[发明专利]一种基于复小波域分解的回转窑火焰图像的识别方法

摘要

本发明涉及一种基于复小波域分解的回转窑火焰图像的识别方法。其技术方案是，设定标准火焰灰度图像ym、正常火焰灰度图库GI和异常火焰灰度图库BI。获取待测火焰图像P，对待测火焰图像P进行灰度变换，得到待测火焰灰度图像x；将待测火焰灰度图像x与所有标准火焰灰度图像在复小波域内进行平均结构相似性系数计算，得到2a个平均结构相似性系数mCWSSIM(x,ym)；取平均结构相似性系数最大值mCWSSIM_MAX，若平均结构相似性系数最大值mCWSSIM_MAX所对应的标准火焰灰度图像ym属于正常火焰灰度图库GI，待测火焰图像P属于正常状态；反之属于异常状态。本发明具有在线实时监测火焰状态变化、图像识别过程短、识别精度高、无需图像精确配准和对一些噪声具有较好的鲁棒性的特点。

主权项

一种基于复小波域分解的回转窑火焰图像的识别方法，其特征在于所述回转窑烧成状态识别方法的具体步骤：步骤一、由回转窑操作专家选出a幅正常状态的标准火焰图像QLN，a幅正常状态的标准火焰图像QLN组成正常火焰图库LN；再由回转窑操作专家选出a幅异常状态的标准火焰图像QLA，a幅异常状态的标准火焰图像QLA组成异常火焰图库LA，正常火焰图库LN和异常火焰图库LA组成标准火焰图库L；将a幅正常状态的标准火焰图像QLN进行灰度变换，得到a幅正常状态的标准火焰灰度图像YLN，a幅正常状态的标准火焰灰度图像YLN组成正常火焰灰度图库GI；将a幅异常状态的标准火焰图像QLA进行灰度变换，得到a幅异常状态的标准火焰灰度图像YLA，a幅异常状态的标准火焰灰度图像YLA组成异常火焰灰度图库BI；正常火焰灰度图库GI和异常火焰灰度图库BI组成标准火焰灰度图库F，a幅正常状态的标准火焰灰度图像YLN和a幅异常状态的标准火焰灰度图像YLA组成2a幅标准火焰灰度图像ym；步骤二、从在线采集的回转窑烧成带的火焰视频中获取一幅待测火焰图像P；将待测火焰图像P进行灰度变换，得到待测火焰灰度图像x；步骤三、采用平均结构相似性系数的计算方法，计算所述待测火焰灰度图像x与每一幅标准火焰灰度图像ym之间的平均结构相似性系数mCWSSIM(x,ym)，得到2a个平均结构相似性系数mCWSSIM(x,ym)；步骤四、对步骤三得到的2a个平均结构相似性系数mCWSSIM(x,ym)进行比较，选取平均结构相似性系数最大值mCWSSIM_MAX；如果平均结构相似性系数最大值mCWSSIM_MAX所对应的标准火焰灰度图像ym属于正常火焰灰度图库GI中的一幅，则判定待测火焰图像P的烧成状态为正常状态；如果平均结构相似性系数最大值mCWSSIM_MAX所对应的标准火焰灰度图像ym属于异常火焰灰度图库BI中的一幅，则判定待测火焰图像P的烧成状态为异常状态；步骤五、若判定待测火焰图像P的烧成状态为正常状态，则保持目前的回转窑火焰烧成状态；然后进行下一幅回转窑火焰图像的识别；若判定待测火焰图像P的烧成状态为异常状态，系统报警，则需改善目前的回转窑火焰烧成状态；然后进行下一幅回转窑火焰图像的识别；重复进行步骤二～步骤五，直至结束。