一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法技术

本发明专利技术涉及碳烟浓度场检测领域，具体涉及一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法。获取内燃机缸内炽光信号图像、第一背景图像以及第二背景图像；计算噪声信号方差；获取中心阈值；计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性，对中心阈值进行扩展得到多个中心阈值的扩展值；分别对第一背景图像和第二背景图像进行小波变换去噪，计算每个阈值下的联合信噪比，获取最优阈值，利用最优阈值对炽光信号图像进行小波变换去噪，得到去噪后的炽光信号图像；根据去噪后炽光信号图像对缸内浓度场进行检测。本发明专利技术通过炽光信号背景图像的对比来获取最优阈值，进而进行对图像进行去噪处理，提高了碳烟浓度场的计算精确度。碳烟浓度场的计算精确度。碳烟浓度场的计算精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法


[0001]本专利技术涉及碳烟浓度场检测领域，具体涉及一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法。

技术介绍

[0002]内燃机作为当前生产生活火种广泛使用的一种动力机械，在国民工业经济生活领域发挥着重要作用。近年来，现代光学可视化方法和计算机技术在内燃机燃烧过程的研究中发挥重要作用。燃料在不同的燃烧条件下，在内燃机缸内燃烧会导致缸内的温度场密度场和碳烟浓度场发生不同的变化，而碳烟浓度场的变化可以反映内燃机的性能变化，因此对内燃机缸内碳烟浓度场的精确高效检测对内燃机整体的发展进步有重要作用。
[0003]当前基于光学技术和计算机技术的发展，利用该技术对内燃机缸内浓度场的检测也成为现实，然而当前主流的利用激光诱导炽光法通过计算两个不同的波长在内燃机的反射强度得到炽光信号图像中的炽光强度，进而通过炽光强度计算得到温度矩阵，然后对温度矩阵进行处理得到碳烟浓度场，然而在激光器得到的炽光信号图像时，激光信号本身就是一种干扰信号，因此现有技术中最终生成的炽光信号图像含有大量的椒盐噪声，带有噪声的炽光信号图像会影响到最终碳烟浓度场的检测结果。
[0004]因此为了解决现有技术中生成的炽光信号包含噪声，会影响最终碳烟浓度场检测结果的问题，本专利技术提出了一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，以解决现有的问题，包括：获取内燃机缸内炽光信号图像、第一背景图像以及第二背景图像；计算噪声信号方差；获取中心阈值；计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性，对中心阈值进行扩展得到多个中心阈值的扩展值；分别对第一背景图像和第二背景图像进行小波变换去噪，计算每个阈值下的联合信噪比，获取最优阈值，利用最优阈值对炽光信号图像进行小波变换去噪，得到去噪后的炽光信号图像；根据去噪后炽光信号图像对缸内浓度场进行检测。
[0006]根据本专利技术提出的技术手段，根据炽光信号背景图像的对比对小波变换的阈值进行筛选从而获取最优阈值，进而利用最优阈值对图像进行去噪处理，能够实现小波变换去噪的阈值自适应的同时，保留了炽光信号本身的特征，最终能够得到准确去除噪声的炽光信号图像，从而提高了碳烟浓度场的计算精确度。
[0007]本专利技术采用如下技术方案，一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，包括：获取内燃机缸内炽光信号图像及内燃机缸内第一背景图像，根据炽光信号图像及其第一背景图像获取第二背景图像。
[0008]对第二背景图像进行小波变换，得到第二背景图像的小波系数，根据第二背景图像的小波系数获取噪声信号方差；根据噪声信号方差以及第二背景图像中像素点的个数获取中心阈值。
[0009]计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性，利用第一背景图像和第二背景图像的结构相似性对中心阈值进行扩展得到多个中心阈值的扩展值；将中心阈值和中心阈值的扩展值作为小波变换的新阈值。
[0010]利用每一个新阈值分别对第一背景图像和第二背景图像进行小波变换去噪，计算第一背景图像和第二背景图像在每一个新阈值下进行小波变换去噪后的峰值信噪比。
[0011]根据第一背景图像和第二背景图像在每一个新阈值下进行小波去噪后的峰值信噪比计算该新阈值下的联合信噪比；获取所有新阈值对应的联合信噪比，将联合信噪比最大值对应的新阈值作为最优阈值。
[0012]利用最优阈值对炽光信号图像进行小波变换去噪，得到去噪后的炽光信号图像；根据去噪后的炽光信号图像对内燃机缸内浓度场进行检测。
[0013]进一步的，一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，获取中心阈值的方法为：获取第二背景图像的小波系数中大于中值的所有小波系数，根据大于中值的所有小波系数的均值计算噪声信号方差；获取第二背景图像中像素点的个数，根据噪声信号方差以及第二背景图像中像素点的个数计算中心阈值，表达式为：其中，表示中心阈值，表示噪声信号方差，表示第二背景图像中像素点的个数。
[0014]进一步的，一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性的方法为：分别获取第一背景图像和第二背景图像中像素点的灰度值均值以及灰度值方差；计算第一背景图像和第二背景图像之间的灰度值协方差；根据第一背景图像和第二背景图像中像素点的灰度值均值、灰度值方差以及灰度值协方差计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性，表达式为：其中，表示第一背景图像B和第二背景图像D的结构相似性，分别表示第一背景图像B和第二背景图像D的灰度均值，表示第一背景图像B和第二背景图像D协方差，分别表示第一背景图像B和第二背景图像D的灰度值方差，，为固定值参数。
[0015]进一步的，一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，对中心阈值进行扩展得到多个中心阈值的扩展值的方法为：根据第一背景图像和第二背景图像的结构相似性计算中心阈值的扩展步幅；以中心阈值为中心，以中心阈值的扩展步幅分别对中心阈值左右两侧进行扩展，得到多个扩展值；根据得到的多个扩展值构建扩展值序列为：
其中，表示扩展值序列，为中心阈值，f为扩展步幅，x为扩展次数，表示第x次扩展。
[0016]进一步的，一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，计算每个阈值下的联合信噪比的方法为：将每个阈值下第一背景图像的峰值信噪比与第二背景图像的峰值信噪比之和作为每个阈值下的联合信噪比。
[0017]进一步的，一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，利用最优阈值对炽光信号图像进行小波变换去噪的方法为：对炽光信号图像进行小波变换，获取炽光信号图像的小波系数；当炽光信号图像的小波系数大于阈值时，将对应小波系数保留；当炽光信号图像的小波系数小于阈值时，对应小波系数为噪声，将该小波系数去除；将炽光信号图像的小波系数中所有噪声去除，对去噪后的小波系数进行图像重构，得到去噪后的炽光信号图像。
[0018]进一步的，一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，根据去噪后的炽光信号图像对内燃机缸内浓度场进行检测的方法为：根据去噪后炽光信号图像中对应的亮度和温度曲线计算内燃机缸内温度场；将内燃机缸内温度场代入碳烟浓度计算公式，得到内燃机缸内碳烟浓度场。
[0019]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过获取第一背景图像和第二背景图像，可以得到两幅不同的含有噪声的背景图像，根据两张背景图像获取中心阈值，即首先确定最初的阈值，利用结构相似性表征图像中的噪声大小，再根据背景图像受噪声干扰程度不同对确定的最初的阈值进行扩张，计算每一个新阈值下进行小波变换去噪后的峰值信噪比，对阈值进行筛选从而获得最优阈值。相较于直接使用小波变换而言，本专利技术能够根据图像受噪声干扰的程度自适应的获取小波变换的最优阈值，使得去噪结果较优。同时，在利用最优阈值对图像进行去噪处理时，保留了炽光信号自身的特征，能够得到较为准确的炽光信号图像，从而提高了碳烟浓度场的计算精确度。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，包括：获取内燃机缸内炽光信号图像及内燃机缸内第一背景图像，根据炽光信号图像及其第一背景图像获取第二背景图像；对第二背景图像进行小波变换，得到第二背景图像的小波系数，根据第二背景图像的小波系数获取噪声信号方差；根据噪声信号方差以及第二背景图像中像素点的个数获取中心阈值；计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性，利用第一背景图像和第二背景图像的结构相似性对中心阈值进行扩展得到多个中心阈值的扩展值；将中心阈值和中心阈值的扩展值作为小波变换的新阈值；利用每一个新阈值分别对第一背景图像和第二背景图像进行小波变换去噪，计算第一背景图像和第二背景图像在每一个新阈值下进行小波变换去噪后的峰值信噪比；根据第一背景图像和第二背景图像在每一个新阈值下进行小波去噪后的峰值信噪比计算该新阈值下的联合信噪比；获取所有新阈值对应的联合信噪比，将联合信噪比最大值对应的新阈值作为最优阈值；利用最优阈值对炽光信号图像进行小波变换去噪，得到去噪后的炽光信号图像；根据去噪后的炽光信号图像对内燃机缸内浓度场进行检测。2.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，获取中心阈值的方法为：获取第二背景图像的小波系数中大于中值的所有小波系数，根据大于中值的所有小波系数的均值计算噪声信号方差；获取第二背景图像中像素点的个数，根据噪声信号方差以及第二背景图像中像素点的个数计算中心阈值，表达式为：其中，表示中心阈值，表示噪声信号方差，表示第二背景图像中像素点的个数。3.根据权利要求1所述的一种基于内燃机缸内浓度场的检测方法，其特征在于，计算第一背景图像和第二背景图像的结构相似性的方法为：分别获取第一背景图像和第二背景图像中像素点的灰度值均值以及灰度值方差；计算第一背景图像和第二背景图像之间的灰度值协方差；根据第一背景图像和第二背景图像中像素点的灰...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘金凤，
申请(专利权)人：南通爱月机械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：