气液两相流含气率图像检测方法

开发了一套基于机器视觉技术的气液两相流在线检测系统,用于测量气液两相流的含气率等参数。根据最小二乘拟合法得到二值化图像的毛细管及气泡的左右边界的线性表达式;根据一阶导数原理确定气泡的上下边界;测量气液两相流的含气率等参数。实验结果表明,系统有较好的重复性,准确率高。     

气液两相流气泡图像的形态学分割方法

针对气液两相流图像中的气泡粘连现象,提出了一种用于识别粘连气泡的图像分割新算法。首先利用差影算法消除背景噪声,利用最佳阈值分割法将其二值化;然后采用形态学填充算法对气泡中心区域进行填充,并利用填充图像减去原二值化图像,从而分离出气泡的亮点图像;最后用形态学条件加厚算法对每个亮点进行重复加厚处理,得到气泡的分割图像。试验结果表明,该算法可以对气液两相流中的粘连气泡图像进行有效的分割识别,以便进一步准确地测量气泡尺寸及截面含气率。     

基于深度卷积神经网络的气液两相流图像分割方法

为解决气液两相流中气相与液相的精准识别问题，提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分割方法。首先，对比研究了4种图像去噪和5种图像分割方法的优缺点；其次，采用图像去噪和图像分割的方法研究了人工合成图像，并采用图像分割评价指标量化分割结果；最后，采用图像去噪和图像分割方法对公开数据集图像和真实气液两相流图像进行实验。实验结果表明，各向异性扩散滤波器、中值滤波器、全变差滤波器和非局部均值滤波器对气泡图像的降噪性能略有差异，非局部均值滤波器的效果最优；采用卷积神经网络方法分割气泡图像时，像素精确度（PA）、平均像素精确度（MPA）、平均交并比（MIoU）、频率加权交并比（FWIoU）四个评估指标的值均超过0.84，其精度较高、分割效果较为优异，但其计算成本高于传统方法。通过对比研究气液两相流图像的处理技术，可以发现深度学习方法是未来气液两相流图像的一个重要研究方向。     

基于高速摄影传感器的气液两相流型分层模糊识别

气液两相流流型的客观和智能识别对两相流其它参数测量具有重要意义。用高速摄像机作为检测传感器,获取内径为50 mm 的绝热垂直管段内气液两相流流型图像,提取流型灰度图像的均值、标准差及二值图像的最大物体面积、宽度和高度五个特征向量,采用分层模糊推理方法实现泡状流、块状流、塞状流和乳沫状流的流型识别。对于131幅实验图像,该方法的识别正确率平均达到93.13%。     

气/液两相泡状流相关流速测量系统的研究

气/液两相流是自然界和工业过程中一种非常典型、复杂的多相流形态,其中,离散相如气泡的运动速度、尺寸、位置以及两相流流型等参数的监测是一个很重要的研究课题.本文介绍了利用电容层析成像技术和相关流速测量技术对气/液两相泡状流的离散相速度及其分布测量的研究.     

基于改进Canny算子的气液两相泡状流图像分割算法

图像分割是多相流高速视频分析的前提和基础。本文基于改进的Canny算子给出一种泡状气液两相流的图像分割方法。该方法充分考虑原始图像的灰度分布信息,利用高斯Sigma平滑滤波器有效地保持了边缘及消除了噪声,通过梯度的非极大值抑制和滞后阈值化处理后,获得了清晰的气液两相流泡状流图像边缘,为泡状流流动特性分析奠定了分析基础。     

气液两相流红外检测技术研究

气液两相流检测是目前载人航天电解制氧装置急需解决的关键技术之一。设计一种基于红外检测的传感器实现对低浓度液/气含量的测量,通过对脉宽调制(PWM)驱动红外发射、TEC恒温控制、抗干扰等技术研究,成功制得气液两相流传感器。实验表明,该传感器可测量液态水含量0～30%的气液两相流,系统误差优于10%,能够满足电解制氧装置两相流检测的需要。     

PIV应用于气液两相流的研究现状

作为一种全新的无扰、瞬态、全场速度测量技术,粒子图像测速(PIV)技术近年来在单相流和多相流领域得到了广泛的应用.对于气液两相流PIV技术,目前还处于起步与发展阶段.着重概述了两相示踪粒子的采样技术,并对近年来国外PIV技术在气液两相流动领域中的研究现状做了总结与分析,指出PIV技术在气液两相流体特性研究中具有很好的应用前景.     

弹状流工况下的气液两相流双参数测量

由于两相流动的复杂性,利用实验测量手段实现两相流的准确测量成为目前研究的热点.在弹状流流型的工况条件下选取了30个实验点,利用新型气液两相流检测装置进行测量实验,结果表明:液相含率测量相对误差在4.3％以内,总流量测量相对误差在1.6％以内,为气液两相流双参数测量研究提供了一种新的思路.     

电容层析成像系统传感器仿真研究

ECT技术是多相流检测领域中的一项新技术,主要用于识别一个封闭管道内两相流/多相流系统中各个相成分分布问题。采用一种新的方法,通过电磁场有限元仿真软件COMSOL,对电容层析成像系统进行图像重建与仿真研究。构建了ECT的不同电极模型,分别对四种典型流型进行了图像重建;通过对离散介质场域的仿真研究,分析了电极数目、屏蔽罩、径向电极对重建图像质量的影响;对气液固三相流进行了图像重建,获得了满意的重建结果。     

掺气水流图象检测中的一种气泡区域提取方法

针对掺气水流图象中气泡的提取问题,提出了一种基于块聚类的二维直方图综合算法.该算法首先采用将图象依次划分为不同大小的子块,并进行二值化处理的方法来解决强气泡信息遮蔽弱气泡信息的问题;然后用块聚类的方法识别出单纯背景子块,并对其进行特殊处理;接着对得到的二值图象进行评价子块划分,并依据所定义的评价函数进行气泡信息的综合处理;最后对原始图象中出现的,无法用图象分割手段分离的叠加气泡区域的面积,用统计特性分析的方法对其进行叠加纠正补偿,同时对所得到的气泡面积分布进行定量估计.大量的实验结果证明该算法是有效的.     

掺气水流中气泡区域的双层动态阈值分割方法

准确地提取出掺气水流中的气泡，是利用图像测量方法进行水流特性分析的前提。由于掺气水流中的气泡是无色透明的、对比度低，而且由于实验过程的光照不均，从而给图像高精度分割带来困难。由于光照不均，致使掺气水流图像中，气泡信息强弱不均，此时又会因强信息淹没弱信息而导致气泡漏提取或提取气泡缺损，为解决此问题，提出了一种双层动态阈值的分割方法，即首先在第1层完成对气泡所在局部区域的定位，再通过贴标签处理确定出每一个气泡的局部区域；然后在第2层的精分割中，对所有局部区域进行精细分割，以实现气泡区域的精确提取。实验结果证明，该方法可以大大提高气泡提取的精度。     

Comparison of bathymetric estimation using different satellite images in coastal sea waters

Bathymetric estimation can be obtained from multispectral satellite images for shallow waters. The method is based on the rotation of a pair of spectral bands. One of the resulting images is depth-dependent. Therefore several pixels corresponding to different depths are required to numerically evaluate the linear relation between the pixel values and the real depth for a training area. The aim of this study is to compare, for one bathymetric estimation method and one mesotrophic site, the results of depth estimation with a large panel of satellite and aerial images: CASI, QUICKBIRD, CHRIS PROBA, ETM, HYPERION and MeRIS. For each image the pair of spectral bands chosen to compute the bathymetry has been optimized. Error on depth estimation has been computed on two regions of the image: the training area and a validation area. This comparison is discussed to identify the influence of image parameters (spectral bands, S/N ratio, spatial resolution, and quantization) on the bathymetric results and to propose the most adapted image parameters for bathymetric estimation. For validation purposes, we compared the results obtained with a CASI image matching the optimized parameters in an oligotrophic site in the Red Sea.     

基于局部区域阈值的玻璃气泡的检测

玻璃气泡检测是安全玻璃强制检测的内容之一。为了实现安全玻璃中气泡的自动检测,必须正确提取玻璃中的气泡。首先求方差图像并二值化来确定气泡在图像中所在的局部区域,在该局部区域内,可认为光照是均匀的,然后运用局部区域阈值法保留较亮的目标,从而逐个提取出气泡。提出了一种根据直方图动态确定全局阈值将图像进行二值化的方法。     

PVC建材表面缺陷检测系统研究与设计

为满足PVC建材表面缺陷在线系统高速、高分辨率的检测要求,提出PVC建材表面缺陷检测的系统设计方案。为保证检测系统的实时性,硬件上采用面阵CCD摄像机与LED面光源相结合的图像采集装置,软件上采用实时处理和准实时处理相结合的图像处理方法。针对缺陷图像高噪声、直方图单峰明显的特征,提出边缘检测分割技术与数学形态处理相结合的算法流程。通过分析图像缺陷的统计特性,提取PVC建材表面缺陷区域的特征参数,利用基于决策树的分类器将缺陷分为气泡、色痕、裂痕等。实验结果验证算法的有效性和实时性,其缺陷的检出率达到95%以上,识别率达90%以上。     

An efficient approach for quantification of aortic regurgitation using proximal isovelocity surface area method

The proximal isovelocity surface area measurement, also called as the “flow convergence” method, can be used in echocardiography to estimate the area of an orifice through which blood flows. It has a lot of applications, but this paper focuses only on its use in the quantitative evaluation of aortic regurgitation. Proximal isovelocity surface area has been anticipated as a quantitative method to evaluate the severity of aortic regurgitation, In this paper, we present an effective approach based on an Image processing techniques which can accurately quantify the effective regurgitates orifice area (EROA) in aortic regurgitation by using the Doppler Echocardiography image with the aid of proximal isovelocity surface area. In the pre-processing stage, the color Doppler echocardiography image with RGB color space has been subjected to Wiener filtering. Subsequently it has been quantized with the aid of color quantization by using NBS/ISCC color space, which has made the quantification of aortic regurgitation color Doppler echocardiography image more accurate. Moreover that, the proximal isovelocity surface area (PISA) method is employed for calculation of quantitative parameters such as effective regurgitant orifice (ERO), Regurgitant volume, Regurgitant Fraction and more of aortic regurgitation (AR). The proximal flow convergence method has been exploited to quantify valvular regurgitation by the analysis of the converging flow field proximal to assess the mildness, severity and eccentricity of an aortic regurgitant lesion. Experimental evaluation on the commonly accessible dataset illustrates the enhanced performance of the proposed effective approach for the quantification of aortic regurgitation.     

基于蚁群优化分类规则挖掘的遥感图像分类研究

蚁群优化算法作为群智能理论的主要算法之一,已经成功应用在众多研究领域的优化问题上,但是在遥感数据处理领域还是一个新的研究课题。蚁群优化具有自组织、合作、通信等智能化优点,对数据无需统计分布参数的先验知识,因此在遥感数据处理领域具有很大的潜在优势。介绍了将蚁群优化分类规则挖掘算法应用到遥感图像分类研究领域的理论与算法流程。并采用北京地区的CBERS遥感数据作为实验数据,通过蚁群优化算法构造分类规则,对选择的遥感数据进行了分类实验,并和最大似然分类方法进行对比,实验结果表明,蚁群优化分类规则挖掘算法为遥感图像的分类提供了一种新方法。     

感兴趣区域遥感图像分类与支持向量机应用研究

提出了基于SVM的遥感图像分类方法并构建了分类模型,该方法以唐山1∶50 000 TM局部图为分类数据来源,由用户选择感兴趣的区域,分别提取该区域绿地、公共用地和房屋的图像特征,并以此为训练样本进行训练,采取交叉校验的方法获得SVM的最优惩罚因子C和间隔γ参数进行图像分类。实验结果表明,此分类方法准确率高、稳定快捷,是SVM在遥感图像分类中的一个很好的应用。     

基于无人机单视场全景图的地块面积测量研究

提出一种基于无人机单视场图像的地块面积测量方法。首先通过无人机相机标定获得相机内外参数及畸变参数,再对单张的地块全貌图像进行畸变校正;接着提取图像中的目标地块区域并统计区域内像素数量;通过估计像素与实际面积比率,得到地块实际面积。实验结果表明:随着无人机飞行高度的增加,该方法计算精度先逐渐提升,到达一个峰值后逐渐下降,且在有效飞行高度内的相对误差都在10%以下,可以有效地计算地块面积。该方法对要求操作简便快速、精度不是很高的山地作业有现实意义。