【摘 要】
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在可见光谱范围内,随着温度的变化,高温物体的颜色也相应变化,因此提出了一种基于小波神经网络的图像颜色测温方法.选取HSV模型中的H和S作为模式特征向量,用小波神经网络快速
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院(长春)
【出 处】
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中国仪器仪表学会第六届青年学术会议
论文部分内容阅读
在可见光谱范围内,随着温度的变化,高温物体的颜色也相应变化,因此提出了一种基于小波神经网络的图像颜色测温方法.选取HSV模型中的H和S作为模式特征向量,用小波神经网络快速拟合出高温物体的颜色与温度之间的非线性关系.实验结果表明,应用小波神经网络进行图像颜色测温的精度较好,且受客观环境影响较小,迭代次数少,收敛快,该方法已被应用在200MW锅炉火焰测温和控制中.
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