| 【中文题名】 | 气液两相流气相目标识别研究 |
| 【英文题名】 | Study on Bubble Identification in Gas-Liquid Tow-Phase Flow |
| 【学科专业】 | 检测技术及自动化装置 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-10 |
| 【中关键词】 | 气液两相流,非线性滤波,图像增强,图像分割,小波分析,数学形态学 |
| 【英关键词】 | gas-liquid tow-phase flow,nonlinear filtering,image enhancement,image segmentation,wavelet analysis,mathematical morphology, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>数据处理、数据处理系统>集中检测与巡回检测系统 |
| 【论文摘要】 | 对气液传质设备中的气液两相流进行辨识，将其中的气相目标分离出来，计算出气液两相接触面积，是气液传质效率建模的需求。气液传质效率对气液传质设备的经济运行和生产过程的计量管理具有重大意义。但是，气液两相流系统是一个复杂的非线性动态系统，气相目标又是与其所处的液相环境反差很小的半透明非清晰目标，致使两相流参数检测难度较大。目前，关于如何利用现代化的信息获取与处理手段，快速准确地进行两相流参数的检测已经成为气液两相流辨识的研究热点之一。
本文工作立足于气液两相流图像的气相含率值的检测，以小波理论和数学形态学为工具，对气液两相流图像进行图像处理和参数检测，包括图像去噪、增强、分割和气相参数的检测等。本文提出或改进了几种新的图像处理算法，实验结果证明这些方法是有效的。
首先，在对含噪低对比度气液两相图像非线性滤波消噪后，根据小波变换后图像信号系数和噪声系数在相邻尺度上的相关性不同提出一种自适应图像增强算法，即依据相邻尺度间小波系数相关性的程度相应地对小波系数采取不同的增强策略。该算法能在对图像进行增强的同时，避免噪声放大，特别适用于含噪的低对比度图像。
然后，对现有的图像分... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-7 |
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ABSTRACT |
7-9 |
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目录 |
9-11 |
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第一章 绪论 |
11-16 |
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1.1 引言 |
11-12 |
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1.2 数字图像处理技术在两相流研究中的现状 |
12-13 |
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1.3 论文的工作及内容安排 |
13-16 |
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第二章 小波分析与气相目标识别 |
16-24 |
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2.1 引言 |
16-17 |
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2.2 小波变换在模糊目标识别中的优势 |
17-19 |
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2.3 气泡识别中的小波变换实现 |
19-23 |
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2.3.1 图像的分解和重构 |
19-22 |
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2.3.2 小波基的选取 |
22 |
|
2.3.3 小波变换的边界延拓方法 |
22-23 |
|
2.4 小结 |
23-24 |
|
第三章 气液两相图像的预处理 |
24-38 |
|
3.1 引言 |
24-25 |
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3.2 非线性滤波消噪 |
25-27 |
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3.3 气液两相图像的自适应增强 |
27-37 |
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3.3.1 小波变换在图像增强中的运用 |
27-29 |
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3.3.2 尺度相关性的气液两相图像自适应增强 |
29-34 |
|
3.3.3 实验结果与分析 |
34-37 |
|
3.4 小结 |
37-38 |
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第四章 气液两相图像的分割 |
38-56 |
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4.1 现有的图像分割方法概述 |
38-43 |
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4.1.1 阈值分割方法 |
38-39 |
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4.1.2 边缘检测方法 |
39-42 |
|
4.1.3 区域提取方法 |
42-43 |
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4.1.4 结合特定理论工具的分割方法 |
43 |
|
4.2 基于小波变换的图像边缘检测 |
43-49 |
|
4.2.1 信号的奇异性同Lipschitz指数的关系 |
43-45 |
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4.2.2 小波多尺度边缘检测原理 |
45-46 |
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4.2.3 小波变换用于图像边缘检测的步骤 |
46-49 |
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4.3 基于小波多尺度积的气液两相图像的分割 |
49-54 |
|
4.3.1 信号处理中的尺度乘积 |
49-51 |
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4.3.2 基于小波多尺度积的气液两相图像边缘提取 |
51-54 |
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4.4 实验结果及分析 |
54-55 |
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4.5 小结 |
55-56 |
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第五章 两相流图像中气泡的识别分析 |
56-67 |
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5.1 引言 |
56-57 |
|
5.2 二值图像的形态学处理 |
57-63 |
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5.2.1 气泡边缘图像的填充和标记 |
57-58 |
|
5.2.2 二值形态学的基本运算 |
58-61 |
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5.2.3 粘连气泡的分割 |
61-63 |
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5.3 气泡的识别分析 |
63-66 |
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5.3.1 参数的确定 |
64-65 |
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5.3.2 目标分类 |
65-66 |
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5.4 小结 |
66-67 |
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结论 |
67-68 |
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参考文献 |
68-72 |
|
致谢 |
72-73 |
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作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
73 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.380741 |
