基于图像动态纹理特征的气固流化床流型识别

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准确识别流型是气固流化床二相流参数检测的重要内容,文中提出一种基于图像光流法和动态纹理特征相结合的气固流化床流型识别的新方法。实验是在气固流化床二相流实验系统上利用高速摄影系统获取流型图像。流型图像分别为鼓泡床,节涌床,湍动床,快速流化床,稀相输送等5种典型流型。首先对获取的不同流型图像分别进行去噪和对比度拉伸等预处理,然后运用光流法得到连续2帧图像的光流场,再通过灰度共生矩阵提取图像的动态纹理特征,作为流型识别的输入特征向量。并分别结合弹性BP神经网络,Elman神经网络,BP神经网络进行训练,实现流型
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