文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào)： 0258-7998(2012)11-0133-03
目前,利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)電站爐膛火焰燃燒狀態(tài)的監(jiān)控已成為研究的熱點(diǎn)。對(duì)此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者作了大量的研究工作，意在通過(guò)火焰圖像信息的解讀，對(duì)其燃燒狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，從而保證電站鍋爐的正常運(yùn)行[1-5]。圖像分割是圖像處理和分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是成功進(jìn)行下一步工作的有力保證，現(xiàn)有大量的人工智能算法己應(yīng)用到火焰圖像分割之中[6-10]。
根據(jù)上述研究現(xiàn)狀，本文將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用到所從事的工作之中，即向各個(gè)社區(qū)供暖的電站鍋爐爐膛火焰圖像，提出一種基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的爐膛火焰分割算法。算法分別對(duì)火焰圖像建立觀測(cè)場(chǎng)模型和標(biāo)記場(chǎng)模型,將圖像分割轉(zhuǎn)化為求后驗(yàn)概率最大值的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證明，該方法有效地分割火焰圖像，為火焰燃燒狀態(tài)的識(shí)別、電站鍋爐運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)督及社區(qū)供暖監(jiān)控等工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
1 系統(tǒng)裝置
本文設(shè)計(jì)的爐膛火焰圖像分割系統(tǒng)具有一定的創(chuàng)新性，適用于各種有無(wú)工業(yè)電視監(jiān)督的電站，具有方便、經(jīng)濟(jì)、成本低的特點(diǎn)。硬件裝置包括具有靈敏度高、抗強(qiáng)光、體積小等特點(diǎn)的CCD攝像機(jī)，CPU為Intel Pentium 4、內(nèi)存1 GB、硬盤80 GB的計(jì)算機(jī)(或筆記本電腦)，可以自由移動(dòng)的暗箱及固定在暗箱上的2個(gè)高精密度光源。暗箱用來(lái)阻止外界光的干擾，CCD攝像機(jī)與計(jì)算機(jī)相連，安插固定在暗箱上方。獲取圖像時(shí)，將暗箱與電站爐膛口相對(duì)即可。2個(gè)高靈敏光源與爐膛火焰均成45°，既充當(dāng)了自然光，又消除了火焰在攝像頭前留下的陰影。通過(guò)計(jì)算機(jī)控制調(diào)整CCD攝像機(jī)與火焰的距離，每隔一定的時(shí)間可獲取火焰圖像，并存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)。系統(tǒng)硬件裝置如圖1所示。軟件選擇Matlab，其圖像處理工具箱中自帶的圖像處理函數(shù)和簡(jiǎn)單的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，使得仿真試驗(yàn)可以方便快速地進(jìn)行。
2 算法
火焰圖像分割算法包括顏色特征提取、標(biāo)記場(chǎng)模型Potts和觀測(cè)場(chǎng)模型FGMM的建立及最大后驗(yàn)概率(MAP)的計(jì)算三部分，由此將圖像分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化成統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算的問(wèn)題。
2.1 顏色特征提取
系統(tǒng)裝置獲取的原始火焰圖像是在RGB顏色空間中表示的，RGB顏色空間由于參數(shù)R、G、B具有高度的相關(guān)性，所以不適合顏色提取分析。HSV顏色空間由RGB顏色空間演變而來(lái)，參數(shù)H表示色彩信息，參數(shù)S表示純度，參數(shù)V為色彩明亮程度，彼此之間的相關(guān)度不高，適合顏色分析。本文采用HSV顏色空間表示顏色特征，將提取的顏色特征記為α。
2.2 模型建立
設(shè)圖像中的觀測(cè)像素為?琢，圖像的標(biāo)號(hào)為Ma，可以定義為離散隨機(jī)變量，從L={1,2,…,N}中取值，這樣標(biāo)號(hào)集合M={Ma,a∈A}是隨機(jī)場(chǎng)。每個(gè)觀測(cè)像素都有其相應(yīng)的標(biāo)號(hào)，圖像分割就是找出相同標(biāo)號(hào)的不同觀測(cè)像素，并放在一起。數(shù)學(xué)表達(dá)為求P{M|?琢}，即后驗(yàn)概率(MAP)值最大。
(1) 設(shè)定圖像的分類數(shù)K，勢(shì)函數(shù)?茁及迭代次數(shù)；
(2) 使用K-均值算法計(jì)算初始分割結(jié)果；
(3) 估計(jì)觀測(cè)場(chǎng)參數(shù)μa和δ2；
(4) 計(jì)算式(9)；
(5) 根據(jù)式(9)最小原則，估計(jì)新的分割結(jié)果；
(6) 判斷終止條件是否滿足。若滿足，則停止計(jì)算，否則返回步驟(3)。
2.4 算法流程
本文的算法流程圖如圖2所示。
3 仿真及結(jié)果分析
針對(duì)本文提出的算法，在Matlab7.1環(huán)境下，對(duì)在系統(tǒng)硬件裝置中，間隔5 s所獲取的原始火焰圖像進(jìn)行仿真，如圖3所示。
本文提出的算法可以準(zhǔn)確地分割不同區(qū)域的火焰輪廓，為下一步分析工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。系統(tǒng)全部程序的運(yùn)行時(shí)間僅為6.023 8 s，體現(xiàn)了算法的準(zhǔn)確快速性。仿真結(jié)果如圖4所示。
本設(shè)計(jì)成功地將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用到爐膛火焰分割之中。創(chuàng)新點(diǎn)在于系統(tǒng)裝置的設(shè)計(jì)和對(duì)原始火焰圖像的建模。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)硬件獲取的火焰圖像建立馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型，準(zhǔn)確地分割火焰圖像，為之后的火焰識(shí)別等工作奠定了基礎(chǔ)。
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