[发明专利]一种基于图像处理的高炉风口喷煤状态检测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的高炉风口喷煤状态检测方法，其特征在于包括：

采用频域滤波与空间域滤波相结合方式对高炉风口图像进行去噪处理得到去噪图像；

采用改进的自适应灰度拉伸与幂次变换相结合的图像增强算法对去噪图像进行处理得到清晰图像；

采用全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法对清晰图像进行处理得到二值化图像；

采用最小二乘椭圆拟合方式对二值化图像中的风口区域进行拟合处理；

将增强后的清晰图像输入至改进的多尺度全卷积神经网络内、分割出图像中的煤枪区域、将二值化图像中的煤枪和煤团的整体连通域与改进的多尺度全卷积神经网络检测的煤枪区域做差得到煤团区域；

改进的多尺度全卷积神经网络是基于全卷积神经网络的基础上进行改进，由编码-解码全卷积网络和优化网络构成，在编码-解码全卷积网络，考虑到网络的浅层特征包括纹理、颜色和边缘信息，而网络的深层特征包括高层次语义信息，将不同层网络进行级联预测煤枪的分割结果；编码-解码全卷积网络还加入金字塔池化层，从不同的尺度进行特征提取；

优化网络将编码-解码全卷积网络的预测结果作为输入，其中优化网络由六个卷积层构成，其中有两个是空洞卷积，对分割结果优化边缘区域；

根据获得的煤团区域的面积信息、判断其是否小于阈值T，若连续k帧均小于阈值T，则判断高炉支管处于堵塞状态，否则仍处于喷煤状态；

对高炉风口图像进行去噪处理时首先分析高炉风口图像中存在的噪声类型、其中噪声类型包括水平方向条纹噪声和高斯噪声；

选择频域滤波方法对图像中的条纹噪声进行处理：首先将风口图像进行傅里叶变化得到频谱图F(u,v)，对频谱图F(u,v)分别计算频谱图水平方向和竖直方向的累积分布函数，判断竖直方向累积分布函数中点处的函数值是否大于阈值，如果大于阈值则说明图像存在条纹噪声，否则不存在条纹噪声；

如果高炉风口图像存在条纹噪声，则计算水平方向累积分布函数次峰值频率点的横坐标u₀，根据u₀构建自适应二阶Butterworth滤波器H(u,v)进行滤波处理，再对滤波后的频谱图经过傅里叶逆变换得到恢复图像

采用中值滤波滤除图像中的光斑和高斯噪声；

采用形态学开闭滤波器消除图像中的数字标号区域；

对去噪图像进行增强处理时首先获取图像的累积直方图分布，选取累积直方图中灰度值频数符合设定阈值时所对应的灰度值作为灰度拉伸的窗底b和窗顶c，对图像进行灰度拉伸；分析光晕现象图像的直方图特征，通过幂次变换消除图像中的光晕部分；

所述二值化图像采用如下方式获取：

首先对图像中的像素分类成高灰度区域、中灰度区域、低灰度区域；其次对高灰度区域和低灰度区域采用全局阈值最大类间差分法分割；剩余中灰度区域通过高斯加权局部阈值算法进行判断、从而得到最终的二值化图像。