基于数字图像处理技术的气液两相流流型识别方法

摘要

一种基于数字图像处理技术的气液两相流流型识别方法，其特点是：该方法利用高速摄影机获取水平管道内不同工况下气液两相流的流动图像；经过图像处理技术后提取图像不变矩和灰度共生矩阵特征；运用粗糙集理论进行特征融合，降低特征维数，并以此特征向量构成流型样本对支持向量机进行训练，完成从特征空间到流型空间的映射，最终实现流型识别。所采用的粗糙集理论融合了图像纹理信息和形状信息，提高分类器的识别精度，同时降低了训练时间，能够全面反映流型图像特征；所应用的支持向量机流型识别方法对样本数据的依赖程度和泛化能力比BP神经网络要好，训练时间较短，适合流型在线识别。

主权项

1.一种基于数字图像处理技术的气液两相流流型识别方法，其特征是它包括下述步骤：1)流型图像信号采集，是对不同工况下气液两相流型的图像信号进行采集；2)流型图像信号去噪预处理，是对采集到的流型图像信号进行去除噪声预处理；3)流型图像信号特征提取，是对去除噪声后的流型图像信号进行形状和纹理分析，分别提取图像的不变矩和灰度共生矩阵特征组成流型特征向量；4)流形图像特征融合，是运用粗糙集理论对流型图像的不变矩和灰度共生矩阵特征进行融合，降低特征向量维数；5)流型图像识别，是将融合后的特征向量作为支持向量机的输入样本，输入与输出的关系由支持向量机来完成，并构造2 1个二值分类器，由径向基核函数支持向量机，由支持向量机来实现流型的识别。