色彩分析,用红色方框标记的蜡烛火焰区域。然后使用面积判定方法,但由于室内蜡烛火焰是较稳定的火焰,所以其面积增长特性并不明显。紧接提取相邻两帧图像的像序列分辨率为,以蜡烛火焰作为测试对象在室内环境下做相应实验。首先对摄像机采集得到的红外图像进行温度阈值分割处理,因为蜡烛火焰的温度相对背景环境高出很多,同时由于室内地板反射到焰的特性,结合火焰的静态和动态特征,设计了种多特征融合的弧焰识别算法,实验证明了该算法的准确性和有效性。火焰识别流程实验结果与分析实验平台采用公司出品的图像处理开发板基于视频图像的等离子弧焰识别算法原稿的疑似弧焰区域的面积直相等,则说明该疑似弧焰区域可能是些高温物体,如料尾,并不是真实的弧焰,不具有灾难性的损害。若面积直在增长,则需要通过进步分析来判断,其是否是弧焰在燃烧。因复原方法研究南京南京邮电大学,。摘要等离子熔炼属于等离子体在冶金中的个应用分支,也是特种熔炼技术的主要方法之。等离子弧与自由电弧不同,属于压缩电弧,能量高度集中,电离度更高,情况来进步考察是否有真实弧焰发生。因为摄像机的采样频率最大为,即最多拍摄帧图像,采用比较间隔为帧的图像的疑似弧焰区域的面积变化情况,来判断弧焰发生的可能性。如果前后两幅图的区域,则该区域的像素点集合式中为两向量之间的夹角函数为设定的夹角值结合弧焰个静态特征的识别算法可以剔除现实环境中大部分的干扰因素,但仍会存在误识别的可能,因此仅仅依靠弧常焰气的温度在以上,并具备定的外形特征,如燃烧高度焰芯与焰尖等特征,但火焰外形特征受周围环境的影响比较大。弧焰发光放热的特征在视频图像中表现为该区域的像素点色度值偏红,并且亮静态特征是无法完全剔除掉干扰的,应考虑结合弧焰的动态特征来增加算法的抗干扰能力。参考文献胡晓军,徐飞应用图像处理西安西安电子科技大学出版社,周宁宁融合的图等离子弧焰的特征产生离子电弧的装置叫做等离子发生器或称等离子枪。可分为转移型和非转移型两类。前者阴极装在等离子枪内而阳极是被加热的物体即被熔炼的金属后者两根电极都装在枪内,通域,以面积判据来剔除周围的干扰,其算法具有速度快实时性好等优点,但易受到外界干扰,因此不适合在复杂的环境中工作,将弧焰的外形特征融入到弧焰识别判据中,以弧焰轮廓线的傅里叶变换系像的温度阈值分割得到高温疑似火焰区域,然后分析对应彩色区域的数值关系,排除干扰,得到疑似火焰区域。紧接着计算疑似火焰区域的面积增长情况,提取疑似火焰区域轮廓,对其进行离散是用通有气体的等离子枪对电弧施以压缩而形成的。传统的熔炼方式是依靠人工观察弧焰的长短,其缺点是光线刺眼,人工长时间工作后会产生视疲劳,容易产生误操作,影响身心健康,。根据等离子静态特征是无法完全剔除掉干扰的,应考虑结合弧焰的动态特征来增加算法的抗干扰能力。参考文献胡晓军,徐飞应用图像处理西安西安电子科技大学出版社,周宁宁融合的图的疑似弧焰区域的面积直相等,则说明该疑似弧焰区域可能是些高温物体,如料尾,并不是真实的弧焰,不具有灾难性的损害。若面积直在增长,则需要通过进步分析来判断,其是否是弧焰在燃烧。因的等离子弧焰识别算法原稿。弧焰动态特征。弧焰在产生初期,具有很明显的增长膨胀趋势,因此可以在通过温度阈值分割颜色分析提取出疑似弧焰区域之后,通过计算疑似弧焰区域的面积的变化基于视频图像的等离子弧焰识别算法原稿为模板,对燃烧过程中的傅里叶系数做识别,来判断弧焰发生的区域,本文在分析弧焰静态与动态特征的基础上,设计了种基于视频序列的智能弧焰识别算法基于视频图像的等离子弧焰识别算法原稿的疑似弧焰区域的面积直相等,则说明该疑似弧焰区域可能是些高温物体,如料尾,并不是真实的弧焰,不具有灾难性的损害。若面积直在增长,则需要通过进步分析来判断,其是否是弧焰在燃烧。因等离子熔炼过程中,弧距的长短对熔炼过程有着非常重要的影响。传统的弧距识别是在火焰识别的算法上进行改进,主要集中在火焰色彩分析和火焰面积分析上,以设定的色彩空间阈值来提取火焰燃烧下图所示,并根据火焰的面积,计算出火焰的高度。该算法在分析红外图像的亮度特征及火焰的颜色特征等火焰静态特征的基础上,结合火焰的动态特征,通过进步分析目标区域的区域增长特性及基于弦变换,提取其离散余弦变换描述子,计算帧图像目标轮廓对应的离散余弦变换描述子的变化情况。整个流程如图所示基于视频图像的等离子弧焰识别算法原稿。关键词等离子弧熔炼火焰识别静态特征是无法完全剔除掉干扰的,应考虑结合弧焰的动态特征来增加算法的抗干扰能力。参考文献胡晓军,徐飞应用图像处理西安西安电子科技大学出版社,周宁宁融合的图面积增长的原因,可能是由于高温物体相对热像仪由远及近的运动,导致成像区域面积直在增加基于视频图像的等离子弧焰识别算法原稿。识别算法火焰识别算法的基本步骤如下首先进行基于红外情况来进步考察是否有真实弧焰发生。因为摄像机的采样频率最大为,即最多拍摄帧图像,采用比较间隔为帧的图像的疑似弧焰区域的面积变化情况,来判断弧焰发生的可能性。如果前后两幅图通入的气体在枪内被电离,在两极间产生电弧,并从枪端喷出高温等离子火焰。等离子体电弧是用直流电或交流电在两个或更多个电极间放电,有时也用高频电场放电获得的,弧光在燃烧中发光放热,散余弦变换的闪动特性来识别真实弧焰的产生,实验证明该算法能够真实有效的识别出弧焰高度,提高弧焰检测识别的准确度,降低误报率。并且该算法结构清晰,效率较高,便于工程实现基于视频图基于视频图像的等离子弧焰识别算法原稿的疑似弧焰区域的面积直相等,则说明该疑似弧焰区域可能是些高温物体,如料尾,并不是真实的弧焰,不具有灾难性的损害。若面积直在增长,则需要通过进步分析来判断,其是否是弧焰在燃烧。因标轮廓,对其进行离散余弦变换,可以得到蜡烛火焰的轮廓变化距离要远大于,这说明即使是稳定的蜡烛火焰,也呈现出定程度上的闪动特性,并且利用轮廓的离散余弦变换具有非常敏感的计算精度,情况来进步考察是否有真实弧焰发生。因为摄像机的采样频率最大为,即最多拍摄帧图像,采用比较间隔为帧的图像的疑似弧焰区域的面积变化情况,来判断弧焰发生的可能性。如果前后两幅图亮度的原因,因此得到的图像阈值分割出蜡烛火焰及其地面的反光。与此同时,彩色摄像机采集图像并进行格式转换工作,将其格式转换到空间,接着利用维重建技术匹配蜡烛火焰及其反光区域,它包含图像传感器接口并口转串口发光极管独立按键网卡卡插槽显示屏接口。算法实现采用语言编程实现。为减少计算量,视频是用通有气体的等离子枪对电弧施以压缩而形成的。传统的熔炼方式是依靠人工观察弧焰的长短,其缺点是光线刺眼,人工长时间工作后会产生视疲劳,容易产生误操作,影响身心健康,。根据等离子静态特征是无法完全剔除掉干扰的,应考虑结合弧焰的动态特征来增加算法的抗干扰能力。参考文献胡晓军,徐飞应用图像处理西安西安电子科技大学出版社,周宁宁融合的图值明显高于其他区域的像素点,而火焰的外形特征在视频图像中则表现为图像具有多层封闭的轮廓线,轮廓线上有个或多个尖点。假设在第帧数字视频图像中,经过图像分割后,第个区域是弧焰燃像序列分辨率为,以蜡烛火焰作为测试对象在室内环境下做相应实验。首先对摄像机采集得到的红外图像进行温度阈值分割处理,因为蜡烛火焰的温度相对背景环境高出很多,同时由于室内地板反射到通入的气体在枪内被电离,在两极间产生电弧,并从枪端喷出高温等离子火焰。等离子体电弧是用直流电或交流电在两个或更多个电极间放电,有时也用高频电场放电获得的,弧光在燃烧中发光放热,