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基于蚁群算法的火焰图像分割方法应用研究

吴闯  
【摘要】:回转窑是一种结构复杂的大型的热工设备,是一个具有非线性、多变量、大滞后、强耦合的被控对象。基于图像处理的窑内烧结带温度检测大多基于图像分割技术,但由于窑内烟尘的干扰,回转窑火焰图像有时较差,因此精确分割这类图像的特征区域就变得极具挑战性。常用的一些图像分割方法在火焰图像黑把子区域的分割上效果不佳,容易将黑把子区域与背景区域划分在一起,因此本文通过研究蚁群算法,尝试将蚁群算法应用到火焰图像的黑把子区域分割中。论文的主要内容如下: 首先对蚁群算法的基本原理以及数学模型作详细的阐述,分析蚁群算法的一些优缺点,并介绍一些改进的蚁群算法。通过研究旅行商(TSP)问题,利用matlab工具编程实现蚁群算法在TSP问题求解中的应用,为后续蚁群算法应用于火焰图像分割中打下了基础。 其次对窑前图像的常规分割方法进行实验研究,详细介绍了阈值分割法、边缘检测分割法、基于区域特性的分割法以及基于特定理论的分割法,并针对每类方法对火焰图像进行了实验分析,实验证明,常用的一些图像分割方法对火焰图像的黑把子区域分割效果明显不佳。 最后研究了蚁群算法在火焰图像分割中的应用,建立起蚁群算法在火焰图像分割中的数学模型,通过分析蚁群算法的不足,将多态蚁群算法引入到火焰图像分割中,提出了一种火焰图像多态蚁群分割方法。首先将图像进行小波分解,对低频系数进行分块,利用多个蚁群对图像块进行搜索分割。其次调整蚁群聚类中心的更新机制,采取大津和K均值平均法进行更新各类像素中心。最后多个蚁群共同协作,由局部搜索实现对整幅图像的全局内容感知,完成分割任务。实验证明该方法与常用的其它方法相比,可较好的分割出黑把子区域,而且大大缩短了程序运行时间。


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