【摘 要】
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为了更加有效地提取锅炉燃烧火焰图像的边缘,提出了一种基于各向异性数学形态学的火焰图像边缘检测方法。首先计算火焰图像的平均平方梯度向量并由其表示平均梯度向量,然后对
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,华中科技大学煤燃烧国家重点实验室
【基金项目】
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华中科技大学煤燃烧国家重点实验室开放基金(FSKLCC1001);江苏高校优势学科建设工程项目资助
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为了更加有效地提取锅炉燃烧火焰图像的边缘,提出了一种基于各向异性数学形态学的火焰图像边缘检测方法。首先计算火焰图像的平均平方梯度向量并由其表示平均梯度向量,然后对平均梯度向量进行扩散得到图像的平均梯度向量场,并计算图像各像素点的平均梯度方向,最后根据各点的方向信息构造适合的形态结构元素,并计算其形态学梯度,据此检测出火焰图像的边缘。针对大量火焰图像进行的实验结果表明,与现有的边缘检测方法包括Roberts方法、Sobel方法、Prewitt方法、Canny方法、Log方法、各向同性数学形态学方法以及自适应邻域方法相比,该方法检测出的边缘,定位更加准确,边缘完整清晰,算法抗噪性更好,运算速度快。
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