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第1章 绪论1

1. 1数字图像处理的主要内容及发展方向1

1.1.1数字图像处理的主要内容1

1.1.2数字图像处理领域的发展动向2

1.2多相流概述2

1.2.1多相流体的定义2

1.2.2多相流体的分类3

1.3多相流主要测量参数及分类5

1.4图像处理技术在多相流参数检测中的应用与难点及发展趋势8

1.4.1发展现状8

1.4.2技术难点11

1.4.3发展趋势12

参考文献12

第2章 图像数学形态学方法在气液两相流气泡识别与容积含气率的测量中的应用15

2.1数学形态学的基本运算15

2.1.1二值图像中的形态学基本运算15

2.1.2灰度图像中的形态学基本运算17

2.2基于数学形态学的气液两相流独立气泡分割算法18

2.2.1改进Canny算子分割法18

2.2.2粒子群算法优化增强大津法20

2.2.3改进等高线分割法23

2.3基于数学形态学的气液两相流粘连气泡分割算法28

2.3.1流域分割法29

2.3.2遮挡分割法30

2.3.3面积重构法32

2.3.4形态学水线区域分割法36

2.4气泡形态特征参数计算及分析39

2.4.1气泡参数的求取39

2.4.2气泡参数分析40

2.5容积含气率的计算43

2.5.1气泡尺寸43

2.5.2容积含气率44

2.5.3实验结果与分析44

2.6小结49

参考文献50

第3章 基于数字图像处理技术的气液两相流型识别52

3.1气液两相流流型图像信号的获取52

3.1.1实验系统及步骤52

3.1.2图像采集系统的选取53

3.1.3两相流图像信号的获取及分析55

3.1.4流型图像的噪声分析及处理56

3.2气液两相流流型图像信号的特征提取58

3.2.1基于灰度直方图的流型图像特征提取59

3.2.2基于不变矩的流型图像特征提取60

3.2.3基于灰度共生矩阵的流型图像特征提取62

3.2.4小波变换的流型图像特征提取65

3.2.5基于小波包变换的流型图像特征提取67

3.2.6基于粗糙集的流型图像特征提取71

3. 3流型的识别模型73

3.3.1基于BP神经网络的流型识别73

3.3.2基于Elman神经网络的流型识别76

3.3.3基于概率神经网络的流型识别78

3.3.4基于支持向量机模型的流型识别80

3.3.5基于隐马尔可夫模型的流型识别82

3.4小结86

参考文献86

第4章 基于图像处理技术的气液两相流动特性分析89

4.1图像连通区域特征分析89

4.1.1图像处理过程89

4.1.2形态学变异系数90

4.1.3行相关与分形维的计算91

4.1.4连通区域分析结果93

4.2动态图像平均灰度时间序列分析98

4.2.1两种熵测度特性分析98

4.2.2 EMD分解102

4.2.3双HURST指数分析105

4.2.4递归分析109

4.2.5质量指数谱分析115

4.3连续图像区域分块混沌特性分析120

4.3.1最大Lyapunov指数提取方法120

4.3.2灰度最大间距序列提取方法121

4.3.3流动机理分析123

4.3.4灰度最大相似值序列分析127

4.4气液两相流型空间图像复杂性测度分析129

4.4.1流型图像复杂性测度129

4.4.2气液两相流流型复杂性分析132

4.5小结135

参考文献135

第5章 基于图像处理的油气水三相流型特性分析137

5.1油气水三相流流型图像纹理特征137

5.1.1纹理特征定义137

5.1.2纹理分析方法137

5.1.3基于二阶直方图的流型图像纹理特征提取139

5.1.4图像纹理分析142

5.1.5流型图像纹理特征复杂性测度144

5.2油气水三相流流型时间序列的特性分析146

5.2.1基于HURST指数的特性分析147

5.2.2基于关联维的特性分析149

5.2.3基于混沌吸引子的特性分析151

5.2.4时频域特征分析152

5.2.5混沌与分形特性分析155

5.3小结158

参考文献158

第6章 基于图像处理的气固两相流型识别及空隙率检测160

6.1气固两相流图像信号的获取160

6.1.1图像获取的实验系统及步骤160

6.1.2流型图像的预处理161

6. 2流型图像的特征提取163

6.2.1灰度直方图统计特征的提取163

6.2.2图像傅里叶变换的纹理特征的提取164

6.2.3图像的小波纹理特征的提取167

6.2.4图像的多重分形特征的提取171

6.3流型识别模型176

6.4稀相输送中体积空隙率的检测178

6.4.1图像处理算法179

6.4.2参数计算182

6.4.3误差来源分析184

6.5小结185

参考文献185

第7章 基于图像处理的气固两相流流速及流场计算187

7.1流化床颗粒与气泡运动图像的获取187

7.1.1图像采集187

7.1.2图像的预处理189

7.2基于特征相似度的PTV匹配算法191

7.2.1颗粒图像特征的提取191

7.2.2颗粒速度的测量193

7.3基于粒子群优化Hopfield网络的PTV匹配算法196

7.3.1能量函数的设计196

7.3.2基于PSO优化的Hopf ield网络对颗粒进行匹配198

7.3.3速度场的测量200

7.4基于光流分析法的流场检测204

7.4.1光流分析法基本原理204

7.4.2 MQD互相关算法206

7.4.3检测结果分析207

7.5气固两相流中气泡行为分析212

7.5.1气泡图像的处理及数据的获取212

7.5.2气泡上升过程中的行为分析214

7.5.3气泡的聚合与分裂行为分析217

7.6小结219

参考文献220