资源描述：
《视频采集论文：基于小波变换的炉膛火焰图像处理技术研究new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、视频采集论文：基于小波变换的炉膛火焰图像处理技术研究【中文摘要】随着计算机技术特别是多媒体技术的迅速发展,图像处理技术开始广泛应用于社会的各个行业,包括炉膛火焰图像处理领域。监控摄像机输出的视频信号能转化为计算机可以处理的数字化图像,这使得原先定性的火焰图像信号可以进行定量地分析了,也为火焰的后续分析和自动监控提供了可能。本文的研究内容是围绕多媒体技术应用于炉膛火焰燃烧进行采集和监测而展开的。首先应用VideoforWindows技术实现对视频图像的采集,完成对炉膛火焰视频图像的随机单帧捕获,将采集到的视频采用一定的编码方
2、法存储为AVI格式文件,并实现对存储视频的回放功能。其中视频捕获是非常重要的,因为它是对图像进行处理的前提。要对随机捕获的单帧图像进行处理,通过图像去噪和边缘检测,根据检测结果来判断火焰燃烧是否正常,是否需要做进一步的处理,使其完全燃烧,从而为后续操作提供参考。在后续步骤中,本文采用了基于离散小波变换算法实现对炉膛火焰图像的处理操作,包括图像去噪和边缘检测,为了获得较清晰的图像边缘信息,利用小波变换的多分辨率分析特性,将捕获的图像多层小波分解,对获得的高频低频信息,分别用模极大值法、相关系数法和小波阈值法进行图像处理,获得
3、火焰的图像边缘,通过将实验结果与采用其它一些经典算法获得的结果进行比较,证明采用小波变换算法对本系统中的图像去噪和边缘检测,取得了良好的效果。【英文摘要】Alongwiththedevelopmentofthecomputertechnology,especiallythatofmultimediatechnology.Imageprocessingtechnologyhasbeenwidelyappliedinsocialprofessions,includingfurnaceflameimageprocessingar
4、ea.Thesignalsoutputbysurveillancevideocameracanbetransformedintothedigitalimagethatcomputercanprocess,whichmakestheoriginallyqualitativeflameimagesignalcanbequantitativelyanalyzed,anditalsoprovidethepossibilityfortheflameofsubsequentanalysisandautomaticmonitoring.
5、Inthispaperthecontentofmultimediatechnologyisappliedtoflamefurnaceofitsacquisitionandmonitoringlaunch,anditusedVideoforWindowstechniquestorealizeVideoimagecollectionandthecompletionofVideoimagestoarandomflamefurnacesingle-frameVideocapture,byacertaincodingmethodfo
6、rstoringAVIformatfiles,andrealizetheVideoplaybackfunction.Ofwhichvideocaptureisveryimportant,becauseitwasthepremiseonimageprocessingtorandomcaptureofsingle-frameimageprocessingtechnology,throughimagede-noisingandedgedetection,accordingtothetojudgetheflameisnormalo
7、rnot,needtodofurtherprocessing,tomakeitcompletecombustion,offerreferenceforsubsequentoperations.Thispaperbasedondiscretewavelettransformalgorithmforfurnaceflameimagede-noisingandedgedetection,inordertogainaclearimageedgeinformation,wavelettransformofmulti-resoluti
8、onanalysisofthecharacteristicsandmultilayerwaveletdecompositioncapturedimagestogethighfrequencysignals,respectivelyformodulusmaximaalgorithm,correlation
