本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理。更具體地，本發(fā)明涉及一種精煉爐煙氣泄漏檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、精煉爐煙氣泄漏檢測(cè)是工業(yè)安全和環(huán)境保護(hù)的重要組成部分，特別是在鋼鐵、石化等行業(yè)中，煙氣泄漏可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)、環(huán)境污染甚至安全事故。當(dāng)前，隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的發(fā)展，精煉爐煙氣泄漏檢測(cè)技術(shù)也在不斷進(jìn)步，以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。

2、相關(guān)技術(shù)中，如公開號(hào)為cn115908195a的專利申請(qǐng)文件中公開了一種紅外圖像的自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)方法。該包括：首先實(shí)時(shí)提取原始紅外圖像的信息進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)；其次基于直方圖統(tǒng)計(jì)獲得原始紅外圖像實(shí)際映射灰度級(jí)范圍，截取濾除兩端壞像素點(diǎn)；再次分別進(jìn)行線性映射調(diào)光和平臺(tái)直方圖均衡調(diào)光；最后基于兩種調(diào)光結(jié)果進(jìn)行加權(quán)混合調(diào)光，得到自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)后的紅外圖像，自動(dòng)改變目標(biāo)及背景的對(duì)比度，提高了動(dòng)態(tài)紅外圖像的環(huán)境自適應(yīng)性。

3、然而，該申請(qǐng)文件記載的方案只考慮到了動(dòng)態(tài)高亮目標(biāo)與背景部分的對(duì)比度的增強(qiáng)，無(wú)法對(duì)動(dòng)態(tài)高亮目標(biāo)的類型進(jìn)行區(qū)分，即當(dāng)紅外圖像中存在多種動(dòng)態(tài)高亮目標(biāo)時(shí)，無(wú)法有差別的增強(qiáng)不同的動(dòng)態(tài)高亮目標(biāo)的所在區(qū)域與其它區(qū)域的對(duì)比度，使得基于上述方案增強(qiáng)的紅外灰度圖像可能無(wú)法準(zhǔn)確地識(shí)別出目標(biāo)，在一定程度上可能會(huì)降低目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決無(wú)法有差別的增強(qiáng)不同的動(dòng)態(tài)高亮目標(biāo)的所在區(qū)域與其它區(qū)域的對(duì)比度，導(dǎo)致目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性較低的問題，本發(fā)明提出一種精煉爐煙氣泄漏檢測(cè)方法。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種精煉爐煙氣泄漏檢測(cè)方法，該方法包括以下步驟：

3、獲取在精煉爐周圍采集的連續(xù)多幀的紅外灰度圖像中的多個(gè)參考圖像；

4、以各參考圖像中的各像素點(diǎn)為中心點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，得到各像素點(diǎn)的生長(zhǎng)區(qū)域，將存在重疊部分的生長(zhǎng)區(qū)域作為一類生長(zhǎng)區(qū)域，篩選每類生長(zhǎng)區(qū)域中，所處生長(zhǎng)區(qū)域的數(shù)量與每類生長(zhǎng)區(qū)域的總數(shù)量之間的比值大于預(yù)設(shè)值的若干像素點(diǎn)，得到各參考圖像中每個(gè)類別的變溫區(qū)域塊；

5、確定任一類別的變溫區(qū)域塊在各參考圖像中的匹配區(qū)域塊，根據(jù)匹配區(qū)域塊的擴(kuò)散方向與對(duì)應(yīng)參考圖像的采集時(shí)刻的風(fēng)向的偏差的均值，確定匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值，分值與均值負(fù)相關(guān)，擴(kuò)散方向?yàn)閷?duì)應(yīng)匹配區(qū)域塊中距離最遠(yuǎn)的兩像素點(diǎn)的連線的方向；

6、更新匹配區(qū)域塊內(nèi)的像素點(diǎn)的灰度值，更新后的灰度值與分值正相關(guān)，得到目標(biāo)紅外灰度圖像，以將目標(biāo)紅外灰度圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中檢測(cè)煙氣的泄漏情況。

7、本發(fā)明可以根據(jù)各類別的變溫區(qū)域塊在各參考圖像中的匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值，更新對(duì)應(yīng)類別的變溫區(qū)域塊的匹配區(qū)域塊內(nèi)的像素點(diǎn)的灰度值，能夠有差別的增強(qiáng)各類別的變溫區(qū)域塊與其它區(qū)域的對(duì)比度，且屬于煙氣的分值越高，對(duì)應(yīng)的變溫區(qū)域塊與其它區(qū)域的對(duì)比度也相對(duì)較高，從而可以準(zhǔn)確地增強(qiáng)煙氣所在區(qū)域與其它區(qū)域的對(duì)比度，進(jìn)而可以提高對(duì)精煉爐煙氣泄漏檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

8、在本發(fā)明的一種示例實(shí)施例中，參考圖像的獲取方法，包括：

9、將各紅外灰度圖像中同一像素位置的像素點(diǎn)的灰度值作為縱坐標(biāo)，將各紅外灰度圖像的幀數(shù)作為橫坐標(biāo)，構(gòu)建灰度變化散點(diǎn)圖；

10、獲取灰度變化散點(diǎn)圖中相鄰點(diǎn)連線斜率的絕對(duì)值的均值，各點(diǎn)的縱坐標(biāo)的方差，以及縱坐標(biāo)的最大值和縱坐標(biāo)最小值的差值，將均值與方差以及差值的乘積，作為對(duì)應(yīng)像素位置的溫度變化程度；

11、將對(duì)應(yīng)的溫度變化程度大于或等于預(yù)設(shè)閾值的像素位置的像素點(diǎn)作為參考像素點(diǎn)，對(duì)各參考像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行聚類，得到參考像素點(diǎn)的兩個(gè)灰度類別，將灰度均值較大的類別對(duì)應(yīng)的紅外灰度圖像作為參考圖像。

12、本發(fā)明可以準(zhǔn)確地篩選出灰度值變化較大的紅外灰度圖像，從而基于灰度值變化較大的紅外灰度圖像進(jìn)行分析，可以減少對(duì)采集的每幀紅外灰度圖像的處理量，從而可以提高處理效率。

13、在本發(fā)明的一種示例實(shí)施例中，匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值，滿足如下關(guān)系式：

14、；

15、其中，為任一類別的變溫區(qū)域塊的匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值；為該類別的變溫區(qū)域塊的匹配區(qū)域塊的數(shù)量；為該類別的變溫區(qū)域塊的第個(gè)匹配區(qū)域塊的擴(kuò)散方向；為該匹配區(qū)域塊對(duì)應(yīng)參考圖像的采集時(shí)刻的風(fēng)向；為求和符號(hào)；為絕對(duì)值符號(hào)；為以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)。

16、本發(fā)明利用煙氣所在區(qū)域的擴(kuò)散方向會(huì)受到風(fēng)向的影響這一特征，可以準(zhǔn)確地計(jì)算各類別的變溫區(qū)域塊的匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值。

17、在本發(fā)明的一種示例實(shí)施例中，目標(biāo)紅外灰度圖像的獲取方法，包括：

18、計(jì)算匹配區(qū)域塊的伽馬系數(shù)，為匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值，為所有類別的變溫區(qū)域塊對(duì)應(yīng)的匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值的最大值；

19、利用伽馬系數(shù)更新匹配區(qū)域塊內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值，得到目標(biāo)紅外灰度圖像，更新后的灰度值與伽馬系數(shù)負(fù)相關(guān)。

20、本發(fā)明可以根據(jù)各類別的變溫區(qū)域塊在各參考圖像中的匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值，有差別的更新對(duì)應(yīng)類別的變溫區(qū)域塊的匹配區(qū)域塊內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值，從而可以準(zhǔn)確地增強(qiáng)煙氣所在的區(qū)域與其它區(qū)域的對(duì)比度。

21、在本發(fā)明的一種示例實(shí)施例中，利用伽馬系數(shù)更新匹配區(qū)域塊內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值，滿足如下關(guān)系式：

22、；

23、式中，為第個(gè)匹配區(qū)域塊內(nèi)第個(gè)像素點(diǎn)更新后的灰度值；為第個(gè)匹配區(qū)域塊內(nèi)第個(gè)像素點(diǎn)更新前的灰度值；為第個(gè)匹配區(qū)域塊對(duì)應(yīng)的參考圖像的像素值；為第個(gè)匹配區(qū)域塊的伽馬系數(shù)。

24、在本發(fā)明的一種示例實(shí)施例中，匹配區(qū)域塊的獲取方法，包括：

25、按照幀數(shù)順序排列各參考圖像，將當(dāng)前幀參考圖像中任一變溫區(qū)域塊作為目標(biāo)區(qū)域塊，獲取下一幀參考圖像中與目標(biāo)區(qū)域塊之間的匹配程度最大的變溫區(qū)域塊，得到下一幀參考圖像中的匹配區(qū)域塊，匹配程度反映了下一幀圖像中的變溫區(qū)域塊與目標(biāo)區(qū)域塊的面積和位置之間的差異；

26、將下一幀參考圖像中的匹配區(qū)域塊作為新的目標(biāo)區(qū)域塊進(jìn)行匹配，以此類推，得到目標(biāo)區(qū)域塊在每幀參考圖像中的匹配區(qū)域塊。

27、在本發(fā)明的一種示例實(shí)施例中，匹配程度滿足如下關(guān)系式：

28、；

29、式中，為第幀參考圖像中，第個(gè)變溫區(qū)域塊與目標(biāo)區(qū)域塊之間的匹配程度；為以自然數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)；，分別為目標(biāo)區(qū)域塊的面積以及第個(gè)變溫區(qū)域塊的面積；，分別為目標(biāo)區(qū)域塊的中心像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)以及第個(gè)變溫區(qū)域塊的中心像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)；，分別為目標(biāo)區(qū)域塊的中心像素點(diǎn)的縱坐標(biāo)，以及第個(gè)變溫區(qū)域塊的中心像素點(diǎn)的縱坐標(biāo)；為絕對(duì)值符號(hào)。

30、在本發(fā)明的一種示例實(shí)施例中，各像素點(diǎn)的生長(zhǎng)區(qū)域的獲取方法，包括：

31、將參考圖像中的任一像素點(diǎn)作為目標(biāo)像素點(diǎn)，確定目標(biāo)像素點(diǎn)的鄰域范圍內(nèi)，與目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的差值小于第一預(yù)設(shè)值的所有目標(biāo)鄰域像素點(diǎn)，構(gòu)成目標(biāo)像素點(diǎn)的初始生長(zhǎng)區(qū)域；

32、獲取各目標(biāo)鄰域像素點(diǎn)的鄰域范圍內(nèi)滿足設(shè)定條件，且處于預(yù)設(shè)生長(zhǎng)范圍內(nèi)的所有像素點(diǎn)，得到初始生長(zhǎng)區(qū)域的所有生長(zhǎng)像素點(diǎn)，構(gòu)成目標(biāo)像素點(diǎn)的生長(zhǎng)區(qū)域；其中，設(shè)定條件為：與目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的差值小于第一預(yù)設(shè)值，且與對(duì)應(yīng)的目標(biāo)鄰域像素點(diǎn)的灰度值的差值小于第二預(yù)設(shè)值，第一預(yù)設(shè)值大于第二預(yù)設(shè)值。

33、本發(fā)明通過設(shè)置兩個(gè)閾值條件，可以準(zhǔn)確地篩選出灰度值相似的像素點(diǎn)，從而可以準(zhǔn)確地確定各像素點(diǎn)的生長(zhǎng)區(qū)域。

34、本發(fā)明具有以下有益效果：

35、本發(fā)明綜合多方面數(shù)據(jù)確定每個(gè)類別的變溫區(qū)域塊，可以保證確定的變溫區(qū)域塊的準(zhǔn)確性，且利用煙氣所在的變溫區(qū)域的擴(kuò)散方向會(huì)受到風(fēng)向的影響這一特征，確定各類別的變溫區(qū)域塊的匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值，可以保證確定的煙氣的分值的準(zhǔn)確性，然后利用各類別的變溫區(qū)域的匹配區(qū)域塊屬于煙氣的分值，更新對(duì)應(yīng)類別的變溫區(qū)域塊的匹配區(qū)域塊內(nèi)的像素點(diǎn)的灰度值，能夠有差別地增強(qiáng)每個(gè)類別的變溫區(qū)域塊與其它區(qū)域的對(duì)比度，且屬于煙氣的分值越高，對(duì)應(yīng)的更新后的灰度值越大，從而使屬于煙氣的分值較高的變溫區(qū)域塊與其它區(qū)域的對(duì)比度相對(duì)更大，從而可以準(zhǔn)確地增強(qiáng)煙氣所在區(qū)域與其它區(qū)域的對(duì)比度，進(jìn)而可以提高對(duì)精煉爐煙氣泄漏檢測(cè)的準(zhǔn)確性。