基于视觉识别的反应进程智能调控系统及其在溴素生产中的应用

针对溴素生产传统的人工观察蒸馏塔塔顶与塔底玻璃管的颜色,或者观察四氟塔蒸馏废液颜色,受环境光线和工人经验影响较大且无法精确控制,导致氯气过量或不足以及产品品质不稳定的问题,将智能视觉技术应用于溴素生产工艺,提出基于工业视觉的颜色智能识别系统,将生产工艺流程的颜色指标实时转换成数字指标,结合自主开发控制算法,实现工艺进程的量化计量,并通过控制算法实现现场情况的预判和精确控制,消除人工调控的随意性和滞后性,实现投料阀门的自动控制,提升装置产能的同时稳定产品质量,将溴素蒸馏工艺废液溴含量维持在0.13 kg/m3以下,溴成品氯含量全部稳定在0.01%以内,保证产品100%处于优级水平。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法

为对包含数值和名词属性的混合数据集进行定性组合聚类分析,提出一种基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法f-QRD。根据混合数据集的不同属性分别进行聚类并计算类簇之间的模糊优势关系,为避免组合后的类簇碎片过多,对模糊优势关系差值较小的类簇进行合并处理。实验结果表明,与QRD算法相比,f-QRD算法能够有效减少类簇数目并提高聚类准确率。     

基于BLMD和NSDFB算法的红外与可见光图像融合方法

针对传统图像融合方法容易导致融合图像出现细节不明显和目标信息不完整的问题,本文提出一种基于二维局部均值分解(Bidimensional Local Mean Decomposition,BLMD)和非下采样方向滤波器组(Nonsubsampled Directional Filter Banks,NSDFB)算法的红外与可见光图像融合方法(基于方向滤波的二维局部均值分解法,BidimensionalLocalMeanDecompositionbasedDirectionalFilteringAnalysis,BLMDDFA)。首先,计算两幅原始图片的熵值,同时提取熵值较大的图片的残余分量,该残余分量与另一张原始图片有着较强的相关性。然后,通过BLMD和NSDFB算法将残余分量和熵值较小的原始图片分解成低频子带和一系列不同尺度的高频方向子带,并使用不同的融合规则分别对低频子带和高频子带进行融合。最后,通过相应的逆变换运算获得融合图像。实验结果表明,本文方法的融合性能在对比度、细节信息展示和目标突出方面均高于经典的融合算法,在信息熵、标准差、空间频率和平均梯度方面较Laplacian方法中各指标分别提高了5.6%、28.9%、37.4%和47.6%,信噪比较Laplacian方法降低了8.5%。