摘 要：我國是個能源生產(chǎn)和消費大國，又是一個以煤炭為主要能源的國家，能源消費的過程中大氣污染問題更加嚴峻。例如：最近一年霧霾污染頻頻爆發(fā)，影響范圍不斷擴大、程度愈加嚴重。為了落實國家節(jié)能減排實施綱要，從源頭治理，必然要加強對污染源的監(jiān)控，為了能夠做到有效的節(jié)能環(huán)保，煙氣黑度測量對工業(yè)生產(chǎn)中煙霧排放的監(jiān)測十分必要。本文就是結(jié)合了當今計算機圖像識別和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，基于Matlab7.0軟件平臺，利用Matlab圖像處理工具箱和函數(shù)算法編程對采集到的煙塵圖像進行一系列數(shù)字圖像處理。確保了煙氣黑度測量的效率和準確性。

關(guān)鍵詞：林格曼黑度；節(jié)能環(huán)保；Matlab；數(shù)字圖像處理

中圖分類號：TP274.4；X831 文獻標識碼：A文章編號：2096-4706（2018）01-0109-03

The Value of Matlab Measurement Based on Blackness

ZHANG Yan1，DONG Yongfeng2

（1.College of Electronic Information Engineering，Hebei University，Baoding 071000，China；2.Beijing Institute of Spaceflight Control Instruments，Beijing 100000，China）

Abstract：China is a country of energy production and consumption，and a country with coal as the main energy source. The problem of air pollution is more severe in the process of energy consumption.For example，in the last year，the fog and haze pollution erupted frequently，the scope of influence was expanding and the degree was more serious. In order to implement the national energy-saving emission reduction implementation of the program，from the source of governance，must strengthen the monitoring of pollution sources，in order to achieve effective energy saving and environmental protection，monitoring and measurement of smoke blackness in industrial production is very necessary. This paper is a combination of computer image recognition and network technology. Based on the Matlab7.0 software platform，we use Matlab image processing toolbox and function algorithm programming to do a series of digital image processing on the collected smoke and dust images. To ensure the efficiency and accuracy of measurement of blackness.

Keywords：ringelmann blackness；energy saving and environmental protection；Matlab；digital image processing

1 課題研究的背景及意義

能源關(guān)系著國民經(jīng)濟的發(fā)展，在提高人民生活水平方面也是不可或缺的物資基礎(chǔ)，隨著國民經(jīng)濟的崛起，對能源的需求量也與日俱增。而我國屬于人口大國，人均能源產(chǎn)量約為世界平均水平的三分之一，占相當?shù)偷谋戎?。因此，我國把?jié)約能源放在相當重要的位置，堅持開發(fā)與節(jié)約并肩齊驅(qū)。煤炭作為目前我國的主要能源，能否有效燃燒成為響應(yīng)國家節(jié)能號召的關(guān)鍵所在。同時不容忽視的是煤炭燃燒對我國環(huán)境造成巨大壓力，最近一年霧霾污染頻頻爆發(fā)，影響范圍不斷擴大、程度愈加嚴重。霧霾污染問題已經(jīng)從地區(qū)典型個例，逐漸擴大延伸為區(qū)域性、全國性甚至國際區(qū)域性環(huán)境和社會問題，霧霾污染日益成為一個困擾我國人民和政府的焦點問題。

隨著煙氣大量排放引起的霧霾等大氣污染問題的日益嚴峻及人們的節(jié)能環(huán)保意識的逐漸加強，越來越多人把關(guān)注聚焦到鍋爐燃燒過程中產(chǎn)生的煙塵、煙氣黑度治理以及煤炭是否有效燃燒等相關(guān)問題上。同時為貫徹《中華人民共和國環(huán)境保護法》和《中華人民共和國大氣污染防治法》，防治大氣環(huán)境污染，改善環(huán)境質(zhì)量，煙氣黑度測量具有非常重要的意義，可以及時監(jiān)督防范從根源有效治理。同時將此方法廣泛應(yīng)用于各工礦企業(yè)的煙氣黑度測定工作，則可通過對煙氣黑度的測定，分析煙氣排放對燃料的燃燒利用率，從而為節(jié)約能源提供有效的監(jiān)測手段。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

如今大氣污染日趨嚴重，當初的“倫敦煙霧事件”、現(xiàn)今我國京津冀地區(qū)的霧霾已不再是特例，大氣污染的來源更是層見疊出，國內(nèi)外針對不同來源的煙氣濃度測量方法也應(yīng)運而生。

工業(yè)生產(chǎn)中關(guān)于煙氣濃度測量最常見也最傳統(tǒng)的方法是林格曼煙氣濃度圖，是由十九世紀末法國的林格曼（Ringelmann）提出的。此法的標準是依據(jù)林格曼圖的不透光度，與排放源處采集到的煙塵圖像顏色相比較，當煙塵圖像顏色與某一標準色塊接近時，則認為煙塵濃度與該色塊的黑度記錄一致。

我國在頒布的《鍋爐大氣污染物排放標準》、《工業(yè)爐窯大氣污染物排放標準》將林格曼黑度測量采用為控制污染物的指標之一，同時在HJ/T398-2007《固定污染源排放煙氣黑度的測定林格曼煙氣黑度圖法》[1]中規(guī)定了觀測的條件和方法、黑度級計算方法以及林格曼煙氣黑度圖的標準規(guī)格形式，可用于污染源（工業(yè)煙霧）排放口處的煙氣黑度監(jiān)測。

當今國內(nèi)外，隨著數(shù)字信號處理、通信和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，用于監(jiān)控分析煙氣林格曼黑度的方法屢見不鮮。其基本原理：通過光學系統(tǒng)把光信號變成電信號輸出，而后由儀器的顯示系統(tǒng)自動顯示出煙氣的黑度等級。光電測煙儀的測定可以認為是較客觀準確的，但要注意氣候因素的影響。隨著計算機技術(shù)的進一步發(fā)展，人工監(jiān)測又將逐漸讓位于自動監(jiān)測，監(jiān)測手段不斷補充與改進，最終將形成統(tǒng)一的煙氣監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，走向信息化管理，指日可待。

3 煙氣黑度測量方法和Matlab圖像處理技術(shù)

3.1 煙氣黑度測量方法及影響因素

煙氣黑度測量方法最普遍的是煙氣林格曼黑度觀測，此方法成本低、簡便快捷，受到國內(nèi)外的廣泛應(yīng)用，同時多個國家將它作為控制窯爐煙氣排放的指標之一，據(jù)此表明：林格曼黑度對于燃煤煙氣類是一種相當適用的監(jiān)測方法。在此基礎(chǔ)上，人們又相繼研制出望遠鏡式測煙儀、光電測煙儀、以及基于計算機圖像處理和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煙氣黑度測量。本文采用的是基于Matlab軟件的林格曼黑度測定。

影響煙氣黑度測量的因素主要分為主觀和客觀兩個方面：第一方面主觀因素，來源于觀測人員與所選用的觀測儀器。觀測者的主觀判斷、采集經(jīng)驗以及觀測儀器種類的選取存在的差異，不容忽視的對測定精度有一定影響。我們要對觀測人員進行嚴格標準的培訓和實地勘察，并規(guī)定儀器的種類和正確使用方法，盡量縮小差異以減小測定誤差。第二方面客觀因素，包括氣象因素（圖像采集過程中光線、風速等）和Matlab圖像處理工具選擇、算法實現(xiàn)方式的選擇之間的差異等不可抗力因素對煙氣黑度測量也會產(chǎn)生部分影響。在煙氣黑度測量過程中，要注意形成相對完善的處理系統(tǒng)，進而避免客觀因素的影響。

3.1.1 圖像預處理

我們在煙塵圖像的采集過程中，不論采用何種裝置，采集到的圖像均不可避免地不能令人滿意，例如在圖像總體很清晰的情況下，有時需要重點識別的部分（煙塵部分）卻并沒有突出顯示出來；采集到的煙塵圖像中可能出現(xiàn)一些不必要的圖像；圖像采集和處理過程中可能會出現(xiàn)圖像失真、變形等。因此，這就需要圖像預處理來解決輸入煙塵圖像在視覺效果和識別方便性等方面可能存在的許多問題，從而根據(jù)要求改善圖像質(zhì)量。圖像預處理常見的包括以下三種類型：圖像增強，圖像幾何校正以及圖像復原。

3.1.2 圖像分割

在對圖像的研究和應(yīng)用中，我們的研究往往只針對圖像中的某些部分，這些部分一般稱為目標或前景。為了識別和分析目標，需要將研究部分相關(guān)區(qū)域分離提取出來，在此基礎(chǔ)上對目標進一步利用。圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出所需目標區(qū)域（對象）的技術(shù)和過程。圖像分割一般分為兩個步驟：第一步是把圖像分解成組成它的部件（背景）和目標對象；第二步是有選擇性地定位感興趣的目標對象在圖像中的位置和范圍。

3.1.3 圖像識別

圖像識別也就是圖像分析，對一幅灰度圖像運用圖像分割的方法進行處理，把其必要的像素分離出來作為目標像素，不必要的部分作為背景像素，就可以得到一幅二值圖像。在課題研究過程中，我們往往希望將二值圖像中的兩個值準確地表示“目標像素”及“背景像素”。但實際中由于噪聲等其它因素影響所檢測到的目標像素達不到我們所期望的理想狀態(tài)，這就需要對二值圖像作進一步處理，實現(xiàn)對目標像素的分析。

4 林格曼煙氣黑度測量的實現(xiàn)

4.1 煙氣圖像黑度的識別與處理

4.1.1 煙氣圖像預處理

煙塵圖像灰度轉(zhuǎn)換。本課題研究中采集來的圖像為彩色圖像，其位圖信息中每個像素是由RBG三個分量組成的，當一個像素的RBG三個分量的值是一樣時，此時的像素色是灰級的。“灰度”可以認為是圖像色彩亮度的深淺，連續(xù)變化的灰度值通常量化為256個灰度級（0～255），圖像所能展現(xiàn)的灰度級依次增加，表示圖像亮度由深至淺，也就表示圖像可以表現(xiàn)更強的色彩層次。轉(zhuǎn)換公式為Gray（i，j）=0.11*R（i，j）+0.59*G（i，j）+0.3*B（i，j），其中Gray（i，j）為轉(zhuǎn)換后的黑白圖像在（i，j）點處的灰度值，這是因為對于人眼來說，亮度信號是最敏感的。如圖1所示。

圖1 煙塵圖像灰度轉(zhuǎn)換圖

我們所要研究的課題煙氣黑度測量針對的只是含煙塵那部分的圖像，但所采集的圖像中往往包含煙囪、云等其它無關(guān)圖像。因此，我們要對采集到的圖像進行裁剪使得我們所研究的目標對象從采集到的煙塵圖像中切割出來，以滿足研究的進一步需求。采集到的煙塵圖像經(jīng)過圖像預處理（圖像灰度轉(zhuǎn)換、圖像裁剪、圖像直方圖均衡化）、迭代法閾值分割后，煙塵圖像中已經(jīng)將目標區(qū)域（煙塵）和背景區(qū)域（天空）清楚明顯的分割開來。

4.2 煙塵林格曼黑度評價

4.2.1 林格曼黑度值計算

圖像識別即煙塵部分提取完成以后，對煙氣圖像計算目標區(qū)域（煙塵部分圖像）和背景區(qū)域（天空）的平均灰度值，扣除背景亮度，然后計算煙氣的亮度（灰度）。

（1）先計算出背景區(qū)域的平均亮度。

（2）根據(jù)已知的背景區(qū)域平均亮度，在二值化獲取的只包含煙氣的圖像扣除背景亮度后，計算目標區(qū)域（煙氣）的平均亮度。

依據(jù)林格曼黑度圖法，我們可以把林格曼煙氣黑度6個等級與計算機中的圖像相對應(yīng)，將計算出的灰度值劃分為6個等級，由0～5級分別對應(yīng)1、51、102、153、204、256灰度值，介于兩個灰度值之間的等級劃分時采用四舍五入的方法，最后得到的結(jié)果如圖2、圖3所示：

圖2 林格曼黑度測量圖

圖3 標準圖校驗結(jié)果圖

4 結(jié) 論

本文研究的作用是準確、便捷、科學的對煙塵圖像進行林格曼黑度測量，以達到及時發(fā)現(xiàn)和查處煙塵超標排放現(xiàn)象，同時為能源的有效利用提供參考依據(jù)，從而加以改善。為響應(yīng)我國節(jié)能環(huán)保政策提供強有力的支撐。本文利用Matlab軟件自帶函數(shù)和Matlab圖像處理工具箱對煙塵圖像進行圖像的處理與分析，但是由于對圖像做一種處理的同時，面臨著多種方式編程、Matlab工具選擇和多種函數(shù)算法實現(xiàn)方式的比較選擇。處理分析結(jié)果要求精準的情況下，就要多重比較、擇優(yōu)處理，初步處理麻煩，需要找到一份完備的圖像處理系統(tǒng)，使圖像處理達到最優(yōu)化。

參考文獻：

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作者簡介：張炎（1994.08-），男，漢族，山東濟寧人，碩士研究生在讀，現(xiàn)就讀于通信與信息系統(tǒng)專業(yè)；董永峰（1993.04-），男，漢族，河北衡水人，調(diào)試員。研究方向：儀器調(diào)試。