中南大学学报(自然科学版)
中南大學學報(自然科學版)
중남대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY(SCIENCE AND TECHNOLOGY)
2011年
2期
391-397
,共7页
安剑奇%吴敏%何勇%许永华
安劍奇%吳敏%何勇%許永華
안검기%오민%하용%허영화
图像分割%信息融合%免疫遗传算法%最大模糊熵
圖像分割%信息融閤%免疫遺傳算法%最大模糊熵
도상분할%신식융합%면역유전산법%최대모호적
针对高炉料面红外图像特征难以准确提取的问题,提出一种基于多源信息融合和免疫遗传算法的最大模糊熵分割方法.根据专家经验和多源过程检测信息,将高炉料面图像分为高温和低温子图像,采用免疫遗传算法和最大模糊熵分别对子图像进行分割,再将分割后的图像融合.采用国内某钢铁公司高炉炉项摄像机拍摄的图像进行图像分割比较实验.研究结果表明:该方法有效地利用多源信息和高低温图像特征,充分发挥最大熵法分割精度高和受目标大小影响小等优点,通过免疫疫苗接种提高遗传算法搜索最佳阈值的收敛速度;该方法能高效准确地提取高炉料面温度特征,及时发现高炉异常炉况,更符合工业实际应用要求.
針對高爐料麵紅外圖像特徵難以準確提取的問題,提齣一種基于多源信息融閤和免疫遺傳算法的最大模糊熵分割方法.根據專傢經驗和多源過程檢測信息,將高爐料麵圖像分為高溫和低溫子圖像,採用免疫遺傳算法和最大模糊熵分彆對子圖像進行分割,再將分割後的圖像融閤.採用國內某鋼鐵公司高爐爐項攝像機拍攝的圖像進行圖像分割比較實驗.研究結果錶明:該方法有效地利用多源信息和高低溫圖像特徵,充分髮揮最大熵法分割精度高和受目標大小影響小等優點,通過免疫疫苗接種提高遺傳算法搜索最佳閾值的收斂速度;該方法能高效準確地提取高爐料麵溫度特徵,及時髮現高爐異常爐況,更符閤工業實際應用要求.
침대고로료면홍외도상특정난이준학제취적문제,제출일충기우다원신식융합화면역유전산법적최대모호적분할방법.근거전가경험화다원과정검측신식,장고로료면도상분위고온화저온자도상,채용면역유전산법화최대모호적분별대자도상진행분할,재장분할후적도상융합.채용국내모강철공사고로로항섭상궤박섭적도상진행도상분할비교실험.연구결과표명:해방법유효지이용다원신식화고저온도상특정,충분발휘최대적법분할정도고화수목표대소영향소등우점,통과면역역묘접충제고유전산법수색최가역치적수렴속도;해방법능고효준학지제취고로료면온도특정,급시발현고로이상로황,경부합공업실제응용요구.
