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《武汉理工大学》 2008年
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室内悬浮颗粒物浓度与粒度图像识别算法的研究

李莉  
【摘要】: 大气中的悬浮颗粒污染物,特别是细小颗粒对人体健康的损害极大,悬浮颗粒污染物对环境也有严重的影响,因此,对空气中颗粒物的研究越来越得到人们的重视。粒度和浓度是颗粒物的重要特征,它们是对大气颗粒物的其它性质进行研究的基础。颗粒物形态的研究也是基础的研究,因此需要对颗粒的形状因子和分形维数进行测量。 目前对粉体粒度的测量大多采用沉降法等常规方法,存在测量时间长、测量步骤多、测量准确度受主观因素影响大等许多不利因素。随着图像处理技术的日益发展,显微观测精度的逐渐提高,基于显微观测与图像处理技术的颗粒检测方法得到了发展。将此法应用于大气悬浮颗粒的分析中,可以有效克服常规方法的不足,获得科学的检测结果,代表了颗粒检测的发展方向。 本论文使用大气采样器收集颗粒物,采用显微镜、摄像头和计算机获取颗粒物的图片。 本文建立了在VC++平台上用于颗粒分析的显微图像处理系统,对获取的颗粒物源图像进行格式转化、图像预处理、图像二值化、形态学处理、孔洞填充以及边缘检测等处理。同时针对图像的特点,采用了图像区域选定,图像单位标定,图像单体分析、图像统计分析等技术,使得测量结果更接近于实际情况。在对颗粒图像的处理过程中提出了基于形态学二值化算法、基于形态学的边缘检测算法以及形态学滤波算法。并应用了颗粒形态学及分形理论,检测颗粒的相关形态参数:颗粒的投影面积、周长、粒径、形状因子、以及分形维数。检测结果通过表格的方式给出。最后测试了颗粒物的浓度和粒度分布,并将结果通过分布图的方式给出。 实验表明用图像法进行颗粒浓度与粒径检测,测定结果直观明了,图像识别速度快、结果稳定可靠。 由于目前取样,摄像和软件运行等诸多环节依赖人工操作,其取样量还不能满足颗粒测试要求,颗粒分布的测量结果代表性不足。如果检测系统的图像采集实现自动化,本文的图像处理方法整合成软件系统,则可以建立颗粒图像分析自动检测系统。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【参考文献】
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【同被引文献】
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1 黄友锐;赵娜娜;;一种基于小波分析的焊缝识别算法[A];煤矿自动化与信息化——第20届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第2届中国煤矿信息化与自动化高层论坛论文集[C];2010年
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1 戴鹏;货车典型故障图像识别算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
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3 冯其强;数字工业摄影测量技术研究与实践[D];解放军信息工程大学;2010年
4 朱杰;特征提取和模式分类问题在人脸识别中的应用与研究[D];南京理工大学;2012年
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1 宋淑芬;从原子到结构稀疏约束的鲁棒图像识别算法研究[D];燕山大学;2012年
2 王明潇;图像识别算法研究及其智能终端上的实现[D];北京邮电大学;2010年
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4 李静;基于样本扩展的稀疏表示鲁棒图像识别算法研究[D];燕山大学;2012年
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6 王卓;汽车车身焊接图像识别算法研究[D];武汉理工大学;2010年
7 于洋;基于多尺度分形的森林火灾图像识别算法研究[D];黑龙江大学;2010年
8 周鹏;基于纹理分析的煤与非煤物的图像识别算法研究[D];东北大学;2009年
9 彭丽妮;“图代炮”靶面图像识别算法研究[D];南京理工大学;2010年
10 张绿云;基于奇异值分解与正交可判别向量的图像识别算法研究[D];广西师范大学;2013年
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