CN103455796A - 基于cie xyz颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种数据区域识别方法,尤其是一种基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,属于图像处理的技术领域。按照本发明提供的技术方案,一种基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,所述煤层气表数据区域自动识别方法包括如下步骤:a、获取煤层气田煤层气表的图像,并将所述煤层气表的图像由RGB颜色空间转换到CIE XYZ颜色空间;b、在转换得到CIE XYZ颜色空间后,确定CIE色度图中煤层气表数据区域的约束直线方程;c、根据所述煤层气表的约束直线方程对煤层气表进行数据区域的识别。本发明操作方便,识别速度快,识别精度高,适应性强,安全可靠。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据区域识别方法,尤其是一种基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,属于图像处理的技术领域。
背景技术
煤层气田巡检作为一种野外作业,其具有巡检任务重、巡检数据资料多、巡检人员复杂和巡检监控调度复杂等特点,而目前我国煤层气田的巡检项目仍然采用人工方式,这种国外煤层气生产管理初期采用的巡检模式存在以下几个明显的缺陷:(1)、人工巡检人员在巡检现场记录的井口或阀组生产数据、设备运行情况和环境条件参数等,需要回到室内汇总后录入生产管理系统,这是一项繁琐和低效的工作。(2)、煤层气生产现场生产设备的运行状态检测信息无法及时反馈给后台生产管理者,由此造成无法对煤层气技术系统进行预警监测,导致无法高效地对人员和资源的合理调配开展设备的维修维护工作。(3)、巡检任务分配给巡检小组,由于受环境因素、人员素质和责任心等多方面的制约,巡检质量和到位率无法保证,而监控室又无法对巡检人员进行实时监控。如果巡检人员有漏检现象,而室内管理者却没能分辨情况的真实性,将会造成生产管理工作不到位。(4)、有限的人力和物力难以保质保量的完成对数量巨大的管线、设备、数据等的有效管理和监管。
随着我国煤层气的开发利用越来越多,煤层气产业化和商业化的发展将会投运大批的煤层气井,煤层气田的规模越来越大,通过日常人工巡检来完成煤层气田地面集输的巡检管理已经不能满足数字化管理的需求,在充分考虑我国煤层气田的设备自动化程度、巡检制度、数据收集制度、开采环境等现状,探索新的适合中国发展现状的智能巡检模式迫在眉睫。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的不足,提供一种基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,其操作方便,识别速度快,识别精度高,适应性强,安全可靠。
按照本发明提供的技术方案,一种基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,所述煤层气表数据区域自动识别方法包括如下步骤:
a、获取煤层气田煤层气表的图像,并将所述煤层气表的图像由RGB颜色空间转换到CIE XYZ颜色空间;
b、在转换得到的CIE XYZ颜色空间后,确定CIE色度图中煤层气表数据区域的约束直线方程;
c、根据所述煤层气田煤层气表的约束直线方程对煤层气表进行数据区域的识别。
所述步骤a中,由RGB颜色空间转换到CIE XYZ颜色空间的方法为:
其中,X、Y、Z为CIE颜色空间的色度值,对于函数g(k),若k>0.04045,那么:
否则:
参数α为0.055,γ为2.4。
所述步骤b中,煤层气表数据区域的约束直线方程包括四条约束直线方程,分别为:
y1=k1x+b1 (4)
y2=b2 (5)
y3=k3x+b3 (6)
y4=k4x+b4 (7)
其中,k1的范围为[1.2,1.6]、b1的范围为[-0.12,-0.10]、b2的范围为[0.32,0.36]、k3的范围为[3.5,3.8]、b3的范围为[-0.49,-0.46]、k4的范围为[-0.83,-0.78]及b4的数值范围为[0.83,0.86]。
所述步骤c包括如下步骤:
c1、将CIE XYZ颜色空间中的像素值投影在XY平面上,得到相应的坐标位置,若所述坐标位置在约束直线方程包围的区域内,则将所述像素值设置为1,否则设置为0,以得到煤层气田煤层气表数据区域的二值图像;
c2、定义M*N的矩形结构元素,对上述煤层气表数据区域的二值图像进行开运算,其中M的范围为[10,15]、N的范围为[15,25];
c3、使用上述M*N的矩形结构元素进行膨胀运算,得到目标区域连通域二值图像;
c4、去除目标区域连通域中连通像素个数小于n的区域,以得到煤层气表数据区域的二值图像。
c5、将上述二值图像与煤层气田煤层气表初始图像进行与运算,得到煤层气田煤层气表数据区域图像。
本发明的优点:从CIE色度图着手,根据数据区域的背景颜色,使用直线在二维空间色度图中作为待分割颜色的约束条件,从而在CIE XYZ色彩空间初步识别出目标区域,然后通过形态学开、膨胀运算和区域面积指标,最终得到完整的煤层气表数据目标区域。该种图像区域分割方法计算复杂度低,可以达到精确、快速的要求,并且对特定颜色的图像区域分割有较强的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示:为了能够有效地识别煤层气田煤层气表的数据区域,本发明煤层气田煤层气表数据区域自动识别方法包括如下步骤:
a、获取煤层气田煤层气表的图像,并将所述煤层气田煤层气表的图像由RGB颜色空间转换到CIE XYZ颜色空间;
本发明实施例中,可以通过智能手机、相机等设备获取煤层气田煤层气表的图像,由RGB颜色空间转换到CIE(International Commission on Illumination)XYZ颜色空间的方法为:
其中,X、Y、Z为CIE颜色空间的色度值,Rsrgb、Gsrgb、Bsrgb位于RGB颜色空间的值,对于函数g(k),若k>0.04045,那么:
否则:
参数α为0.055,γ为2.4。通过上述运算后,能够将获取煤层气田煤层气表的图像由RGB颜色空间转换为CIE XYZ颜色空间。
b、在转换得到的CIE XYZ颜色空间后,确定CIE色度图中煤层气田煤层气表数据区域的约束直线方程;
本发明实施例中,根据CIE XYZ色度图中色度值的坐标值,得到具体点的坐标值以及特征点的位置,通过所述坐标值,能够得到煤层气田煤层气表数据区域的约束直线方程包括四条约束直线方程,分别为:
y1=k1x+b1 (4)
y2=b2 (5)
y3=k3x+b3 (6)
y4=k4x+b4 (7)
其中k1的范围为[1.2,1.6]、b1的范围为[-0.12,-0.10]、b2的范围为[0.32,0.36]、k3的范围为[3.5,3.8]、b3的范围为[-0.49,-0.46]、k4的范围为[-0.83,-0.78]及b4的数值范围为[0.83,0.86]。
本发明实施例中,根据相应的数据坐标值,可以得到,y1=1.5x-0.115,y2=0.35,y3=3.6x-0.48,y4=-0.79x+0.84。
c、根据所述煤层气田煤层气表的约束直线方程对煤层气表进行数据区域的识别。
所述步骤c包括如下步骤:
c1、将CIE XYZ颜色空间中的像素值投影在XY平面上,得到相应的坐标位置,若所述坐标位置在约束直线方程包围的区域内,则将所述像素值设置为1,否则设置为0,以得到煤层气田煤层气表数据区域的二值图像;通过得到的二值图像能够初步识别出煤层气表的数据区域;
c2、定义M*N的矩形结构元素,对上述煤层气表数据区域的二值图像进行开运算;本发明实施例中,采用10*20的矩形结构元素,通过开运算去掉二值图像中的干扰信息,其中M、N的范围分别可取[10,15]、[15,25];
c3、使用上述M*N的矩形结构元素进行膨胀运算,得到目标区域连通域二值图像;本发明实施例中,目标区域即为煤层气田煤层气表的数据区域;
c4、去除目标区域连通域中连通像素个数小于n的区域,以得到煤层气表数据区域的二值图像。本发明实施例中,以去掉目标区域中连通像素个数小于20000的区域,以识别出煤层气表数据区域的二值图像,其中n的范围为[18000,45000];
c5、将上述二值图像与煤层气田煤层气表初始图像进行与运算,得到煤层气田煤层气表数据区域图像。
本发明基于CIE颜色空间的煤层气表数据区域识别方法可通过颜色空间转换直接得到,算法简单,易于实现。易于手机终端硬件实现,可应用于煤层气田手机终端智能巡检系统,在智能终端实际运行时间为10秒,可提高煤层气田野外巡检作业的工作效率。
本发明从CIE色度图着手,根据数据区域的背景颜色,使用直线在二维空间色度图中作为待分割颜色的约束条件,从而在CIE XYZ色彩空间初步识别出目标区域,然后通过形态学开、膨胀运算和区域面积指标,最终得到完整的煤层气表数据目标区域。该种图像区域分割方法计算复杂度低,可以达到精确、快速的要求,并且对特定颜色的图像区域分割有较强的鲁棒性。
Claims (4)
1.一种基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,其特征是,所述煤层气表数据区域自动识别方法包括如下步骤:
(a)、获取煤层气田煤层气表的图像,并将所述煤层气表的图像由RGB颜色空间转换到CIE XYZ颜色空间;
(b)、在转换得到的CIE XYZ颜色空间后,确定CIE色度图中煤层气表数据区域的约束直线方程;
(c)、根据所述煤层气田煤层气表的约束直线方程对煤层气表进行数据区域的识别。
2.根据权利要求1所述的基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,其特征是,所述步骤(a)中,由RGB颜色空间转换到CIE XYZ颜色空间的方法为:
其中,X、Y、Z为CIE颜色空间的色度值,对于函数g(k),若k>0.04045,那么:
否则:
参数α为0.055,γ为2.4。
3.根据权利要求1所述的基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,其特征是,所述步骤(b)中,煤层气表数据区域的约束直线方程包括四条约束直线方程,分别为:
y1=k1x+b1 (4)
y2=b2 (5)
y3=k3x+b3 (6)
y4=k4x+b4 (7)
其中,k1的范围为[1.2,1.6]、b1的范围为[-0.12,-0.10]、b2的范围为[0.32,0.36]、k3的范围为[3.5,3.8]、b3的范围为[-0.49,-0.46]、k4的范围为[-0.83,-0.78]及b4的数值范围为[0.83,0.86]。
4.根据权利要求1所述的基于CIE XYZ颜色空间的煤层气表数据区域自动识别方法,其特征是,所述步骤(c)包括如下步骤:
(c1)、将CIE XYZ颜色空间中的像素值投影在XY平面上,得到相应的坐标位置,若所述坐标位置在约束直线方程包围的区域内,则将所述像素值设置为1,否则设置为0,以得到煤层气田煤层气表数据区域的二值图像;
(c2)、定义M*N的矩形结构元素,对上述煤层气表数据区域的二值图像进行开运算,其中M的范围为[10,15]、N的范围为[15,25];
(c3)、使用上述M*N的矩形结构元素进行膨胀运算,得到目标区域连通域二值图像;
(c4)、去除目标区域连通域中连通像素个数小于n的区域,以得到煤层气表数据区域的二值图像。
(c5)、将上述二值图像与煤层气田煤层气表初始图像进行与运算,得到煤层气田煤层气表数据区域图像。
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---|---|---|---|---|
CN104463794A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-03-25 | 河南理工大学 | 一种基于分区的图像处理方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0720585A (ja) * | 1993-05-06 | 1995-01-24 | Fuji Photo Film Co Ltd | 色空間処理方法 |
CN102831866A (zh) * | 2011-06-17 | 2012-12-19 | 乐金显示有限公司 | 立体图像显示装置及其驱动方法 |
CN103020588A (zh) * | 2012-11-15 | 2013-04-03 | 镇江石鼓文智能化系统开发有限公司 | 基于视频图像分析的火焰检测方法 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0720585A (ja) * | 1993-05-06 | 1995-01-24 | Fuji Photo Film Co Ltd | 色空間処理方法 |
CN102831866A (zh) * | 2011-06-17 | 2012-12-19 | 乐金显示有限公司 | 立体图像显示装置及其驱动方法 |
CN103020588A (zh) * | 2012-11-15 | 2013-04-03 | 镇江石鼓文智能化系统开发有限公司 | 基于视频图像分析的火焰检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
冉杨鋆: ""基于Lasso极限最小学习机和LAB颜色空间的人脸识别研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
徐洋等: ""基于CIE1931的颜色识别方法研究"", 《电视技术》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104463794A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-03-25 | 河南理工大学 | 一种基于分区的图像处理方法 |
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