[發(fā)明專(zhuān)利]基于燃燒火焰顏色矩特征的城市固廢焚燒過(guò)程風(fēng)量設(shè)定方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111146649.0
• 申請(qǐng)日: 2021-09-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114155383A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 湯健;潘曉彤;丁海旭;段滈杉;喬俊飛
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06V10/46
• 分類(lèi)號(hào): G06V10/46;G06V10/56;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/20;G06K9/62
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.一種基于燃燒火焰顏色矩特征的MSWI過(guò)程風(fēng)量設(shè)定方法，其特征在于：

由圖像預(yù)處理模塊、多尺度顏色矩特征提取模塊、多尺度顏色矩特征選擇模塊和風(fēng)量設(shè)定模型模塊共4個(gè)部分組成的建模策略，相關(guān)變量及符號(hào)定義如下：表示MSWI過(guò)程中的焚燒爐爐膛內(nèi)的火焰圖像，其中I_n(u)代表第n幅圖像，N是圖像樣本數(shù)量，u為每幅圖像中像素點(diǎn)；代表經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后的火焰圖像；及表示經(jīng)過(guò)不同尺度滑窗進(jìn)行顏色矩特征提取后的單尺度特征集合，其中P代表每幅圖像所提取特征的維數(shù)，R為實(shí)數(shù)；表示經(jīng)特征選擇后的單尺度顏色矩特征集合；y和分別表示風(fēng)量的真實(shí)值和設(shè)定模型預(yù)測(cè)值；e表示模型預(yù)測(cè)風(fēng)量值與真實(shí)風(fēng)量值間的誤差。具體包括以下步驟：

步驟1：圖像預(yù)處理模塊：對(duì)圖像中的煙霧、飛灰及噪聲進(jìn)行消除，以改善特征約簡(jiǎn)和模型構(gòu)建的效果；

步驟2：多尺度顏色矩特征提取模塊：采用4個(gè)不同尺度的滑窗提取圖像的顏色矩特征，用于研究滑窗尺度大小不同時(shí)提取的顏色矩特征對(duì)圖像形態(tài)特征的表達(dá)效果；

步驟3：多尺度特征選擇模塊：通過(guò)互信息分析每個(gè)特征與風(fēng)量之間的相關(guān)性，提取相關(guān)性大于設(shè)定閾值的特征作為有效特征；

步驟4：風(fēng)量設(shè)定模型模塊：基于RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建以多尺度特征為輸入，風(fēng)量為輸出的多個(gè)候選風(fēng)量設(shè)定模型，并選取最佳的模型作為最終設(shè)定模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于：

采用單幅圖像快速去霧算法進(jìn)行去霧處理；

首先，取原始火焰圖像I_n(u)R、G、B三通道中的最小值，得到H_n(u)：

接著，計(jì)算環(huán)境光Z_n(u)的值；透射率l_n(u)與圖像的關(guān)系為：

l_n(u)≥1-I_n(u)×(A_n)^-1＝1-H_n(u)×(A_n)^-1 (2)

其中，A_n代表全局大氣光，對(duì)公式(2)右邊進(jìn)行均值濾波，均值濾波窗口記作Ω，大小為s_a×s_a:

averages_a(1-H_n(u)×(A_n)^-1)＝1-averages_a(H_n(u))(A_n)^-1 (3)

均值濾波后得到透射率的粗略估計(jì)值：

其中，上式最末項(xiàng)為彌補(bǔ)的偏移值，且Ψ∈[0,1]；

記η＝1-Ψ，則有

為防止去霧后圖像出現(xiàn)過(guò)于偏暗或偏亮的情況，設(shè)置ρ為可調(diào)節(jié)參數(shù)且是H_n(u)所有元素的均值；

為保證Ψ為正值且不過(guò)小，設(shè)置η上限值為0.9，則

由此得出透射率：

其中，為透射率的粗略估計(jì)值，1-H_n(u)×(A_n)^-1為透射率的下限值；

環(huán)境光Z_n(u,v)的計(jì)算公式為：

Z_n(u,v)＝A_n(1-l_n(u)) (8)

則得出:

然后，估計(jì)全局大氣光A_n；A_n的取值范圍為

直接取均值作為全局大氣光的值：

其中，表示對(duì)第n幅圖像的R、G、B三通道取最大值；

最后，輸出得到去霧后圖像F_n(u):

中值濾波去噪

采用大小為s_b×s_b的滑窗在圖像上滑動(dòng)，s_b代表滑窗邊長(zhǎng)；將窗口中的像素點(diǎn)值由大到小排序后將中間值賦給模板中心的像素點(diǎn)；此時(shí)，得到預(yù)處理過(guò)后的圖像

多尺度顏色矩特征提取模塊

隨著爐排的運(yùn)動(dòng)以及風(fēng)量的不斷輸送，焚燒爐內(nèi)的火焰圖像一直處于變化之中，相應(yīng)的圖像的顏色特征也在變化；

1).顏色空間轉(zhuǎn)換

由于火焰焚燒圖像具有明顯的亮度變化，將其由RGB空間轉(zhuǎn)到更能體現(xiàn)顏色直觀(guān)性的HSV空間，以便將火焰與背景區(qū)分開(kāi)來(lái)；此處，將顏色空間轉(zhuǎn)換后的圖像表示為

2).圖像滑窗分塊

定義每張火焰圖像的大小表示為M×V,采用滑動(dòng)窗口G，其大小為s_c×s_c對(duì)整張圖像進(jìn)行分塊特征提取，則每個(gè)顏色空間進(jìn)行滑窗的次數(shù)為d²；

3).多尺度顏色矩特征提取

在采用顏色矩表達(dá)圖像的信息時(shí)，采用一階矩、二階矩和三階矩；以第n幅圖像的的第q次滑窗為例，各顏色空間的一階矩二階矩和三階矩可表示為：

其中，分別表示H、S、V空間的一階矩，分別表示H、S、V空間的二階矩，分別表示H、S、V空間的三階矩；

以第n幅經(jīng)過(guò)顏色空間轉(zhuǎn)換圖像的第q次滑窗為例，一階矩各項(xiàng)計(jì)算公式如下：

其中，分別表示第n幅經(jīng)過(guò)顏色空間轉(zhuǎn)換圖像的H、S、V空間，U表示其像素點(diǎn)總數(shù)；

二階矩各項(xiàng)計(jì)算公式如下：

三階矩各項(xiàng)計(jì)算公式如下：

則整個(gè)樣本的顏色矩特征W^color表示為：

每幅圖像提取的顏色矩特征維數(shù)為P,其大小為d²×3×3，則W^color∈R^N×P；此次采用四個(gè)尺度大小的滑窗對(duì)圖像進(jìn)行顏色矩特征提取，其尺度大小分別為M×V、(M×V)/3、(M×V)/5、(M×V)/7，將采用不同尺度的滑窗提取的特征集合分別記作和

多尺度顏色矩特征選擇模塊

基于互信息度量所提取特征與風(fēng)量間的相關(guān)性；

首先，計(jì)算不同尺度提取的顏色矩特征與風(fēng)量過(guò)程數(shù)據(jù)間的MI值以第i個(gè)尺度的第p個(gè)特征為例：

其中，表示第n幅圖像第i個(gè)尺度的第p個(gè)特征值；y_n表示第n幅圖像對(duì)應(yīng)的風(fēng)量值；表示與y_n的聯(lián)合概率密度，及k_rob(y_n)分別表示與y_n的邊際概率密度；最終得到全部特征的MI值并記為p∈[1,P]；

然后，采用如下公式計(jì)算基于互信息選擇輸入特征的閾值

接著，將小于閾值的特征篩除，得到剩余的顏色矩特征，此時(shí)的特征維度記作Q；得到經(jīng)過(guò)特征量選擇的各尺度提取的顏色矩特征和

風(fēng)量設(shè)定方法

1).RBF模型構(gòu)建

以為例描述候選RBF模型構(gòu)建過(guò)程；

將作為RBF網(wǎng)絡(luò)輸入構(gòu)建一次風(fēng)量的設(shè)定模型；選用Gauss函數(shù)作為隱層徑向基函數(shù)，設(shè)隱層單元數(shù)為m個(gè)，則隱層第j個(gè)單元的輸出為：

其中，j＝1,2,...,m,a_j為第j個(gè)單元的聚類(lèi)中心；γ_j為寬度系數(shù)，控制徑向基函數(shù)的徑向作用范圍；

網(wǎng)絡(luò)輸出為：

其中，z_j為第j個(gè)隱層單元輸出到網(wǎng)絡(luò)輸出的權(quán)值；

重復(fù)上述過(guò)程，構(gòu)建得到如下所示的另外3個(gè)候選RBF模型：

2).最佳模型選擇

針對(duì)不同尺度滑窗提取的顏色矩特征所構(gòu)建的設(shè)定模型具有不同的擬合效果，因此采用如下模型指標(biāo)平均百分比誤差(average percentage error,APE)對(duì)各候選模型進(jìn)行評(píng)價(jià)與對(duì)比，

其中，t為當(dāng)前輸入樣本，T為樣本總數(shù)；

針對(duì)測(cè)試樣本所提取和選擇的多尺度特征分別記為和將其分別輸入基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)所構(gòu)建的模型f₁^RBF(.)、f₃^RBF(.)和將獲得預(yù)測(cè)輸出記為和依據(jù)上述評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)四個(gè)候選模型的性能進(jìn)行評(píng)估，相應(yīng)的分別記為APE₁-APE₄，取APE最小值對(duì)應(yīng)的模型為最終風(fēng)量設(shè)定模型，并記為f^RBF(.)，將此時(shí)的輸入特征記為則其相對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸出為：