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Image Enhancement and Feature Understanding of Blast Furnace Swing Radar

人工智能 计算机视觉 计算机科学 亮度 雷达成像 灰度 雷达 图像(数学) 光学 电信 物理
作者
Yang Liu,Xin Lv,Lingkun Chen,Qingwen Hou,Xianzhong Chen,Rongjie Liu
出处
期刊:Chinese Control and Decision Conference
标识
DOI:10.1109/ccdc49329.2020.9164870
摘要

Radar technology is performed to obtain the position and morphology of burden surface in blast furnace, which is conducive to the optimal process of decision-making over burden distribution. Considering the imaging of the of echo spectrum, includes the characteristics of local highlighting and low signal-to-noise ratio, the adaptive gray-scale compensation algorithm combined with multi-scale Retinex image enhancement is adopted for high-quality brightness adjustment and color correction. Then, in order to make the target burden surface prominent and distinguishable, the improved hot metal coding method is applied to conduct pseudo-color processing of the enhanced image as obtained previously. In the meantime, the guided image filtering algorithm is introduced to maintain the target boundary of the burden surface while ensuring the effective removal of noise. Finally, the fractal interpolation algorithm is employed in line with the principle of SAR imaging to reconstruct the radar image of burden surface in blast furnace. Moreover, a qualitative analysis is conducted during production of the major characteristics of burden surface.
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