數(shù)字圖像處理技術(shù)在噴霧方面的應(yīng)用

董德磊，舒力，王德超，曹建明

（長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

數(shù)字圖像處理技術(shù)在噴霧方面的應(yīng)用

董德磊，舒力，王德超，曹建明

（長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

通過(guò)MATLAB軟件運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)使用高分辨率數(shù)碼相機(jī)拍攝的噴霧油束圖片進(jìn)行處理。結(jié)果表明：所用方法去除干擾因素效果顯著，能有效降低非目標(biāo)對(duì)象對(duì)目標(biāo)區(qū)域的影響，圖像整體質(zhì)量提高；目標(biāo)區(qū)域與拍攝背景對(duì)比度與區(qū)分度鮮明，邊緣與整體輪廓較為清晰，可有效提高測(cè)量與分析的準(zhǔn)確性；噴霧錐角測(cè)量結(jié)果可靠性好、精確度高且能較準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)噴射油束的霧化質(zhì)量。

圖像處理；噴霧；錐角；霧化質(zhì)量

KCLC NO.:U461Document Code:AArticle ID:1671-7988 (2017)03-03-02

引言

隨著科技的高速發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，對(duì)于汽車的需求量也在與日俱增，雖然有關(guān)汽車的新技術(shù)層出不窮，新能源汽車如純電動(dòng)汽車、油電混合動(dòng)力汽車等相繼進(jìn)入我們的生活當(dāng)中，但目前汽車仍然以燃油為主要?jiǎng)恿δ茉础Ｈ加偷撵F化質(zhì)量直接對(duì)汽車的綜合性能有著決定性的影響，燃油噴霧錐角是研究霧化質(zhì)量的重要指標(biāo)，因此精確測(cè)量燃油的噴霧錐角對(duì)于研究燃油霧化質(zhì)量以及對(duì)于研究各種噴霧液束霧化質(zhì)量就顯得異常重要。

數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）是利用電腦運(yùn)用相應(yīng)的圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行除噪聲、對(duì)比度增強(qiáng)、圖像分割、邊緣提取等處理方法的技術(shù)。如今，數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)日漸成熟且較為廣泛的應(yīng)用于傳統(tǒng)影音圖像處理以及人工智能和高新技術(shù)等諸多領(lǐng)域，例如數(shù)字圖像處理已經(jīng)成熟的應(yīng)用于交通系統(tǒng)中進(jìn)行信息采集、車牌識(shí)別[1-2]。本文介紹了基于數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)噴油液束圖像進(jìn)行處理以及測(cè)量其噴霧錐角的方法。

1、圖像處理

本文采用博世公司生產(chǎn)的BF6M1013道依茨發(fā)動(dòng)機(jī)噴油器所噴射的油束，利用佳能EOS30D單反數(shù)碼相機(jī)運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行拍攝如圖2所示。數(shù)碼相機(jī)拍攝的噴射油束圖片錐角邊緣一般不很清晰，不能準(zhǔn)確的測(cè)量噴霧錐角，為了獲得邊緣清晰的圖像，精確的測(cè)量油束錐角需采用數(shù)字圖像處理技術(shù)利用相應(yīng)的圖像處理軟件進(jìn)行處理，然后進(jìn)行噴霧錐角的測(cè)量。本文所述為使用MATLAB軟件利用其出色的圖像處理以及數(shù)值計(jì)算功能對(duì)圖片進(jìn)行處理以及測(cè)量其噴霧錐角，具體處理與測(cè)量方法如圖1所示。

圖1

1.1 圖像灰度處理

圖2為在自然光線較好時(shí)采用黑色作為背景顏色所拍攝的圖片。噴射油束為白色可以明顯的和背景顏色區(qū)分，但自然光線由多種光線混合而成，所拍攝圖片中難免會(huì)有其它顏色對(duì)噴射油束進(jìn)行干擾，影響對(duì)油束圖像判別的精度。灰度圖像可顯示為從最暗黑色到最亮白色的灰度，對(duì)圖片進(jìn)行灰度處理，可將圖片處理為從亮到暗的黑白兩種顏色的圖片，從而減小因干擾顏色的存在對(duì)噴油液束圖像的判別。用MATLAB軟件經(jīng)灰度處理的圖片可以完整的保留原圖顏色明暗梯度，可有效的降低因圖片失真對(duì)油束判別的影響，從而提高檢測(cè)與測(cè)量精度。

1.2 圖像對(duì)比度增強(qiáng)

照相機(jī)拍攝圖片時(shí)影響圖像效果的因素很多，例如光照強(qiáng)度、光線均勻性、所拍攝對(duì)象的感光度等都會(huì)影響相機(jī)對(duì)所捕捉對(duì)象的拍攝效果。受以上因素的影響圖片的質(zhì)量會(huì)有一定程度的下降，清晰度降低，邊緣細(xì)節(jié)難以判別，尤其是需要對(duì)特殊對(duì)象進(jìn)行提取分析更是難以準(zhǔn)確把握。對(duì)于圖2而言噴射霧化的細(xì)小顆粒明顯感光度不足，不能清晰的顯示出其邊緣細(xì)節(jié)，對(duì)測(cè)量其錐角分析液束霧化效果造成較大影響，因此改善圖片質(zhì)量尤其是突出所需對(duì)象尤為重要，對(duì)于突出目標(biāo)對(duì)象使圖像對(duì)比度增強(qiáng)是行之有效的方法，使用該方法處理后的圖片可使不明顯的目標(biāo)對(duì)象較為清晰的顯現(xiàn)出來(lái)，整個(gè)目標(biāo)區(qū)域明顯清晰可見(jiàn)，可顯著提高檢測(cè)及測(cè)量精度。

圖2 原圖

圖3 處理圖

1.3 濾波處理

實(shí)際拍攝的圖片會(huì)因拍攝環(huán)境以及拍攝區(qū)域內(nèi)存在的干擾因素使拍攝圖片中存在許多噪聲點(diǎn)，這些噪聲點(diǎn)會(huì)對(duì)噴射油束邊緣的檢測(cè)與判別造成較大影響，因此在對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)前需進(jìn)行去噪聲處理，除噪聲即為進(jìn)行濾波處理，不同的噪聲點(diǎn)采用不同的濾波方法處理效果會(huì)有所不同，比如線性濾波器對(duì)高斯噪聲的處理效果較好，中值濾波器能較好地消除椒鹽噪聲等脈沖噪聲，由于通常所拍攝圖片含有多種噪聲，因此采用多種濾波方法共同進(jìn)行濾波處理能較好的消除圖片中噪聲點(diǎn)，提高圖片質(zhì)量，降低噪聲對(duì)拍攝對(duì)象的影響，提高邊緣檢測(cè)精度[3]。

1.4 圖像二值化處理

圖像二值化就是將圖像的灰度值轉(zhuǎn)化為0或255使圖像呈現(xiàn)出對(duì)比鮮明的黑白效果?；贚OG算子的圖像二值化處理能夠快速精確的區(qū)分目標(biāo)區(qū)和背景[4]；馬超玉[5]等人運(yùn)用融合多級(jí)光照二值化處理的方法處理車牌圖像，有效的克服了光照的不均勻性對(duì)圖像二值化的干擾，使圖像字符更加清晰；因此圖像二值化可以較好的突出目標(biāo)對(duì)象方便我們對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行準(zhǔn)確的分析。經(jīng)過(guò)灰度處理、對(duì)比度增強(qiáng)、濾波處理后的噴霧圖片雖然邊緣和整體輪廓與拍攝背景有著較為明顯的區(qū)分，但還不足以完全顯示出完整的油束圖像，圖像二值化有著突出優(yōu)點(diǎn)，可以利用此方法使噴霧油束完全以白色顯示而背景則以單純的黑色顯示，這樣油束的整體輪廓清晰可見(jiàn)如圖3所示，經(jīng)此方法處理就可準(zhǔn)確的進(jìn)行油束邊界的判別，為噴霧錐角的精確測(cè)量提供了可靠的目標(biāo)對(duì)象。

1.5 噴霧錐角測(cè)量

噴霧錐角是噴霧的外廓角度，是宏觀噴霧特性的重要組成部分，是評(píng)價(jià)噴射油束霧化質(zhì)量的關(guān)鍵性指標(biāo)，因此對(duì)于噴霧錐角的研究與測(cè)量對(duì)研究噴射油束霧化質(zhì)量具有重要意義。利用MATLAB軟件經(jīng)上述方法處理后的圖片，噴霧油束與背景可以明確區(qū)分，液束邊界輪廓清晰，較為完整而且精確的顯示出液束輪廓，此時(shí)可以精確的在油束兩個(gè)邊界上分別選取多個(gè)點(diǎn)擬合出兩條直線，使用坐標(biāo)圖畫(huà)出兩條直線，計(jì)算出兩條直線之間的夾角即為噴霧錐角，這些過(guò)程全部在計(jì)算機(jī)上利用軟件完成，取點(diǎn)精確、可靠，繪圖和測(cè)量計(jì)算結(jié)果精確，能較為準(zhǔn)確的反應(yīng)噴霧宏觀特性。

2、結(jié)論

（1）本文介紹了一種處理噴霧圖片的方法，去除干擾因素效果明顯，能有效降低非目標(biāo)對(duì)象對(duì)目標(biāo)區(qū)域的影響。

（2）經(jīng)以上方法處理后的圖片噴射油束與背景區(qū)分明顯，能較為準(zhǔn)確的呈現(xiàn)液束整體輪廓，可有效提高測(cè)量與分析的準(zhǔn)確性。

（3）利用MATLAB軟件對(duì)處理后的圖片噴射油束邊緣擬合兩條直線，測(cè)出兩條直線之間的夾角即為噴霧錐角，測(cè)量結(jié)果可靠性好、精確度高且能較為準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)噴射油束的霧化質(zhì)量。

[1] 陳寧寧，尹乾，周媛，高麗娜.數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用[J].電子設(shè)計(jì)工程.2013,21（3）：10-14.

[2] F.Wang,L.Man,B.Wang,Y.Xiao,W.Pan,and X.Lu.Fuzzy-based algori -thm for color recognition of license plates[J].Pattern Recognit. Lett.,2008∶1007-1020.

[3] 樊春玲，鄒麗君，江婷婷. 數(shù)字圖像處理技術(shù)在邊緣特征提取中的應(yīng)用[J].山西電子技術(shù).2008-2：34-35.

[4] 田自君，劉藝.基于LOG算子邊緣檢測(cè)的圖像二值化處理[J].中國(guó)測(cè)試技術(shù).2007，33(6)∶109-111.

[5] 馬超玉，孫俊喜，程帥，阮光詩(shī)，劉紅喜.融合多級(jí)光照處理的車牌圖像二值化算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用.2013，33(S2)：200-202.

Digital image processing technology in the application of spray

Dong Delei, Shu Li, Wang Dechao, Cao Jianming
（Chang'an University Automotive Institute, Shaanxi Xi'an 710064）

Through MATLAB software using the digital image processing techniques to use high resolution digital camera images spray processing. The results show that the method of removing interference factors is effective and can effectively reduce the impact of non-target objects on the target area. The picture quality is improved. The contrast and sharpness of the target area and background are clear, and the accuracy of the analysis; spray cone angle measurement accurate of reliability, high accuracy and can be more accurate evaluation of the spray liquid atomization quality.

Image processing; Spray; Cone Angle; The atomization quality

U461

A

1671-7988(2017)03-03-02

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.03.002

董德磊，男，碩士研究生，就讀于長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院流體機(jī)械機(jī)械及工程專業(yè)。