【摘 要】
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雾场在消防、工业、农业和环保等领域有着越来越广泛应用。雾场特征参数的分析是评价雾化效果的重要途径,其中雾场浓度是一项重要指标。由于雾场具有高流动性和透明等特点,导致复杂背景下现场在线测量较为困难。本文在使用普通可见光成像法处理简单背景下喷雾图像的基础上,通过理论分析,根据雾场粒子对光的散射和吸收特性,采用了高光谱成像方法测量雾场浓度。在自然光被动照明同时卤素灯主动照明的光照方式下,搭建了雾场浓度的
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雾场在消防、工业、农业和环保等领域有着越来越广泛应用。雾场特征参数的分析是评价雾化效果的重要途径,其中雾场浓度是一项重要指标。由于雾场具有高流动性和透明等特点,导致复杂背景下现场在线测量较为困难。本文在使用普通可见光成像法处理简单背景下喷雾图像的基础上,通过理论分析,根据雾场粒子对光的散射和吸收特性,采用了高光谱成像方法测量雾场浓度。在自然光被动照明同时卤素灯主动照明的光照方式下,搭建了雾场浓度的高光谱采集系统并开展实验,获得了雾场的高光谱数据。提出了联合变换的雾场分离和定位图像处理方法,实现了雾场与背景信息的分离与雾场区域的定位。对分离后得到的雾场图像采用混合像元分离方法,根据光谱相似度反演得到雾场浓度结果。主要工作如下:1.分析了雾场粒子的特性及光散射、吸收特性、高光谱成像特点及应用,在此基础上提出采用高光谱成像方法分析复杂背景下雾场浓度特性。采用自然光和卤素灯同步主、被动照明方式,在900-1700 nm的近红外波段搭建了高光谱实验系统。确定了相关器件和实验参数,针对复杂背景下水喷嘴雾场开展研究,获得了雾场高光谱数据。针对前期实验中室内简单背景下的雾场图像,采用提出的基于灰度图梯度算法进行处理,得到了雾场区域作为雾场研究的简化模型。2.结合主成分分析（Principal component analysis,PCA）与最小噪声分离（Minimum noise fraction,MNF）两种算法的原理,提出了基于最大包容区的联合变换雾场区域算法,实现了雾场分离和定位,并为分析雾场二维浓度分布做准备。3.以收集法和时间法测量得到的雾场浓度及流量实验数据为参照,根据雾场高光谱实验数据,采用混合像元分离方法,利用光谱相似度函数实现了雾场浓度二维分布映射计算,达到了初步效果。
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