【摘 要】
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近年来,随着工业化的快速发展及城镇化规模的扩大,水污染的问题越来越突出,造成了饮用水水源日益恶化。然而人们生活水平的提高对饮用水水质提出了更高的要求,由此国家水质指
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近年来,随着工业化的快速发展及城镇化规模的扩大,水污染的问题越来越突出,造成了饮用水水源日益恶化。然而人们生活水平的提高对饮用水水质提出了更高的要求,由此国家水质指标也由原来的35项提高至106项。混凝反应是水处理工艺过程中非常重要的处理环节,混凝效果的好坏直接影响到最终的水质情况。因此实现加矾过程精准控制的自动加矾系统是水厂自动化的关键技术环节,而其中基于数字图像处理技术的矾花分割是目前的研究热点课题。本文以混凝过程的矾花图像为对象研究图像的分割算法。本文详细介绍了饮用水水质的基本知识、水处理工艺的现状以及国内外水处理技术的研究动态。针对矾花图像干扰强烈、对比度低、矾花大小分布随机、矾花粘连的特点,在传统的混凝检测基础上提出了一种基于差分进化算法的数字图像处理技术;并将其应用于矾花图像的处理过程中,对矾花图像进行分割识别。文中给出了算法设计思想、图像处理的具体算法以及对实验结果的分析。本文研究的重点是差分进化算法的设计部分和矾花图像的处理。在矾花图像预处理部分,主要包括了矾花图像原始图像分析、图像的灰度化处理、中值滤波处理、图像增强处理等;通过改善矾花图像的质量,提高了矾花图像的分割效果。在算法设计部分,本文引进差分进化算法应用到矾花图像的分割处理中,为防止陷入局部最优和早熟收敛现象,本文采用改进的自适应的差分进化算法并结合最大类间法对矾花图像进行分割,提高分割精度。本文以南方某水厂提供的矾花图像进行测试实验。实验结果表明:本文提出的算法可以对矾花图像进行精确分割且具有良好的实时性,能够为自来水絮凝过程控制提供实时图像状态反馈信息,有利于提高水厂自动加矾系统的自动化水平。
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