基于粒子群優(yōu)化絮體圖像分割算法的設計和應用.pdf

1、水廠飲用水的處理一般包含混凝、沉淀、過濾和消毒等環(huán)節(jié)，混凝是極其重要的工藝，混凝劑的投加量不僅直接影響混凝效果，而且影響供水水質(zhì)和水廠的制水成本。顯示絮凝控制FCD（Flocculation Control Device）系統(tǒng)通過機器視覺測量絮體等效粒徑來實現(xiàn)對絮凝過程的控制，能有效避免各種外界環(huán)境因素的影響，是一種高效、準確的水處理檢測方法，但是FCD對絮體的識別精度低，檢測時間長，其中絮體圖像分割是其關鍵一步。因此，為了達到提高絮體

2、圖片分割質(zhì)量與速度的目的，本文先將絮體圖像進行非線性灰度拉伸，再用粒子群優(yōu)化算法分別結(jié)合OSTU和最大熵的方法進行分割，最后將分割后的圖像應用形態(tài)學濾波進行先開后閉的運算，從而實現(xiàn)對絮體等效粒徑和相關參數(shù)的快速計算。
　　本文的主要工作如下：
　　（1）根據(jù)絮體圖像分割的需求，定制了水處理沉淀池、混凝池、投藥泵等裝置，購置了相應的工業(yè)攝像機、防水照明設備及鏡頭等，搭建了水處理混凝過程中絮體圖像的在線采集及處理系統(tǒng)。
　

3、?。?）對現(xiàn)場采集絮體圖像進行預處理，包括圖像降噪，灰度拉伸等。分別采用均值濾波、中值濾波和簡單統(tǒng)計濾波方法進行操作，并對濾波結(jié)果進行對比；利用灰度均衡拉伸法對絮體圖像進行拉伸。對預處理前和預處理后的灰度直方圖進行分析，以方便后續(xù)采用本文算法對絮體進行分割。
　?。?）將直方圖法、迭代及原始OSTU算法應用于絮體圖像的分割，針對傳統(tǒng)分割算法在絮體圖像分割中存在的大面積白色、精確度低和時間復雜度高等不足，提出了基于粒子群優(yōu)化算法結(jié)合

4、OSTU和最大熵的改進絮體分割算法，給出了兩種算法的具體運算步驟，并分別進行了分割實驗。最后對分割結(jié)果進行形態(tài)學濾波，為計算絮體等效粒徑和相關參數(shù)打下良好的基礎。
　?。?）用Matlab仿真技術(shù)對絮體的沉速和狀態(tài)進行了仿真，以確定當前的絮體狀態(tài)滿足圖像提取的要求?；赩S2013的平臺，采用VC++語言，提出適用于絮體在線分割系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)，編程實現(xiàn)了改進的兩種絮體圖像分割算法，完成了絮體圖片的準確、快速分割，操作簡潔，界面友好