[发明专利]一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法

权利要求书

1.一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法，其特征在于，对标准浓度梯度的粉尘图像，进行灰度-秩共生矩阵和转动惯量的计算，构建粉尘浓度和转动惯量间的数学模型，通过所述数学模型测量粉尘浓度。

2.根据权利要求1所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集若干组标准浓度梯度的粉尘图像；

S2：对S1的粉尘图像进行灰度-秩共生矩阵计算，包括以下步骤：

(1)对S1的粉尘图像处理得正则化秩矩阵M，

(2)将S1的粉尘图像归一和量化处理得正则化灰度矩阵F，

(3)通过正则化秩矩阵M和正则化灰度矩阵F建立灰度-秩共生矩阵H和灰度-秩共生矩阵的概率形式P；

S3：将S2中的灰度-秩共生矩阵的概率形式P带入粉尘图像的转动惯量的计算公式，得到转动惯量累积和S；

S4：通过数据拟合法，建立S3中得到的转动惯量累积和S和与S1中的粉尘图像标准浓度之间的数学模型c(s)；

S5：将被测粉尘图像的转动惯量累积和S带入S4中的数学模型c(s)，得到被测粉尘图像的粉尘浓度。

3.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，所述转动惯量是灰度-秩共生矩阵中粉尘绕原点转动时惯性的度量。

4.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，正则化秩矩阵M为：

式中Ω(x,y)为以(x,y)位置为中心的大小为w的子窗口，R(.)为求秩算子，N(.)为归一化算子，L_M为M的秩量化级别，L_M小于等于w。

5.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，正则化灰度矩阵F为：

F＝N(I)×L_I

式中L_I为I的灰度量化级别，L_I小于等于灰度级256。

6.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，灰度-秩共生矩阵H为：

{H(i,j)|I(x,y)＝i,G(x,y)＝j}

式中，i＝0,1,2,…,L_I-1，j＝0,1,2,…,L_M-1。

7.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，H中的元素H(i,j)为正则化正则化秩矩阵M和粉尘灰度图像F中共同满足灰度值i和秩值j的像素点总数。

8.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，灰度-秩共生矩阵的概率形式P为：

9.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，S3中转动惯量累积和的计算公式为：

其中P(i,j)表征(i,j)处粉尘质量，i和j分别表征与原点之间纵向和横向距离。

10.根据权利要求2所述的一种基于灰度-秩共生矩阵转动惯量的粉尘浓度测量方法,其特征在于，S4中粉尘浓度与转动惯量累积和之间的数学模型为：

c(s)＝k₁s³+k₂s²+k₃s+k₄

其中c为粉尘测量浓度，s为被测粉尘图像转动惯量累积和，k1、k2、k3和k4分别为与粉尘种类有关的介质系数。