基于特征值分析的骨架机理获取方法
基于特征值分析的骨架机理获取方法
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骨架线算法-概述说明以及解释
骨架线算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：骨架线算法（Skeletonization algorithm）是一种用于提取物体或图像形状中主要特征的计算方法。
它通过将图像或物体的边界区域简化为其主要骨架，从而实现对形状的抽象和表示。
骨架线算法在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域具有广泛的应用。
骨架线算法的主要思想是通过去除图像中的冗余信息，保留物体或形状的主要结构和特征。
这种算法可以有效地减少数据量，简化图像表示，同时保持重要的拓扑关系和形状特征。
通过提取物体的骨架线，我们可以得到物体的主轴或中心线，从而更好地理解和分析对象的形态、结构和特征。
骨架线算法的原理通常基于图像的连通性和几何形状的局部特征。
常见的骨架线算法包括细化算法、距离变换算法、分水岭算法等。
这些算法可以根据不同的需求和应用场景选择合适的方法进行骨架线提取。
骨架线算法在许多领域都有广泛的应用。
在医学影像中，骨架线算法可以用于血管或神经的提取和分析，有助于辅助诊断和手术规划。
在图像识别和模式分类中，骨架线算法可以用于特征提取和形状匹配，提高图像的分类准确率。
此外，骨架线算法还在工程设计、地质勘探、数字艺术等方面具有重要的应用价值。
本文将介绍骨架线算法的定义、原理和应用。
通过对骨架线算法的深入讨论，我们可以更好地理解和应用这一算法，为相关领域的研究和应用提供指导和参考。
文章结构部分的内容可以按照如下方式撰写：1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织和阐述：1. 引言在引言部分，我们将对骨架线算法进行一个概述，介绍其背景和基本概念。
我们将讨论骨架线算法在图像处理领域中的重要性和应用前景。
2. 正文正文部分主要分为三个部分进行论述。
2.1 骨架线算法的定义首先，我们将详细介绍骨架线算法的定义，并解释其核心思想和基本原理。
我们将探讨骨架线算法的起源以及它与其他相关算法的关系。
2.2 骨架线算法的原理在本部分，我们将深入讨论骨架线算法的原理。
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取（原创实用版）目录一、引言二、拉普拉斯算子迭代法简介三、点云骨架提取的必要性四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法五、实验结果与分析六、结论正文一、引言随着三维扫描技术的快速发展，点云数据在各个领域得到了广泛应用，如机器人导航、虚拟现实、计算机视觉等。
点云数据通常包含大量冗余信息，这就需要对点云进行处理以减少数据量，提高数据质量。
点云骨架提取就是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点，它是点云处理的基础步骤。
本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
二、拉普拉斯算子迭代法简介拉普拉斯算子是一种常用的图像平滑算子，它可以通过迭代法求解。
拉普拉斯算子迭代法的基本思想是：在保持边界不变的情况下，对图像进行平滑处理，使得图像的能量函数值不断减小，直至收敛到最小值。
三、点云骨架提取的必要性点云骨架提取是点云处理中的关键步骤，其主要目的是从点云中提取出代表整个点云结构的关键点。
点云骨架提取对于点云的简化、特征提取、匹配和识别等后续处理具有重要意义。
四、基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
该方法首先对点云进行预处理，包括去噪、采样等操作；然后计算点云的拉普拉斯矩阵；接着通过迭代法求解拉普拉斯矩阵的特征值和对应的特征向量，得到点云的骨架点；最后对骨架点进行排序，得到点云的骨架。
五、实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个点云数据集上进行了实验。
实验结果表明，本文提出的方法在提取点云骨架方面具有较高的准确性和效率。
同时，我们还对不同参数设置下的方法进行了比较，结果表明，合理的参数设置可以进一步提高方法的性能。
六、结论本文提出了一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
实验结果表明，该方法具有较高的准确性和效率，可以为点云的后续处理提供有效的支持。
骨架提取算法
骨架提取算法
骨架提取算法是一种常用的图像处理算法，它可以从图像中提取出物体的骨架，即物体的主要轮廓线条。
骨架提取算法在计算机视觉、图像识别、机器人等领域有着广泛的应用。
骨架提取算法的基本思想是将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度，然后通过一系列的操作，得到物体的骨架。
这个过程可以分为两个步骤：轮廓线条的细化和骨架的提取。
轮廓线条的细化是指将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
这些算法都是基于局部像素的形态学操作，可以将轮廓线条细化到一个像素宽度。
骨架的提取是指从细化后的轮廓线条中提取出物体的骨架。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Medial Axis Transform 算法、Distance Transform算法等。
这些算法都是基于距离变换的思想，可以将轮廓线条转换成距离场，然后通过一些操作，得到物体的骨架。
骨架提取算法的优点是可以提取出物体的主要轮廓线条，可以减少图像处理的复杂度，提高图像处理的效率。
同时，骨架提取算法还可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
骨架提取算法的应用非常广泛，比如在计算机视觉领域，可以用于物体的识别、跟踪、分割等；在机器人领域，可以用于机器人的导航、路径规划等；在医学领域，可以用于医学图像的分析、诊断等。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理算法，它可以提取出物体的主要轮廓线条，可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
随着计算机视觉、机器人、医学等领域的不断发展，骨架提取算法的应用前景将会越来越广阔。
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取
基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取点云骨架提取是计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以将点云中的主要形状特征提取出来，为后续的物体识别、形状分析等任务打下基础。
本文将重点介绍一种基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法。
点云是由大量的三维点坐标组成的数据集，广泛应用于三维重建、场景分析、虚拟现实等领域。
然而，点云数据通常包含大量的细节和噪声，导致形状特征难以直接提取。
因此，对点云进行骨架提取能够将其简化为一系列骨架点，保留主要形状特征，提高后续处理的效率和准确性。
拉普拉斯算子迭代法是一种基于局部特征的骨架提取方法，其基本思想是通过迭代优化的方式，逐步确定点云中的骨架点。
具体步骤如下：首先，将点云数据进行三角化处理，得到点之间的邻接关系。
然后，计算每个点的法向量，用于后续的相关计算。
接着，进行初始化，选择一部分点作为初始的骨架点，并计算其质心。
然后，对每个点进行迭代优化。
首先，计算每个点到其邻接点的平均距离。
然后，根据平均距离，计算每个点的拉普拉斯能量，作为点的重要性度量。
通过比较每个点的拉普拉斯能量，选择能量最小的点作为新的骨架点，并更新骨架点集合和质心。
接下来，更新每个点的邻接关系和法向量。
对于新的骨架点，将其添加到邻接关系中，并重新计算其他点到它的平均距离。
同时，对于与新的骨架点相邻的点，更新其法向量。
最后，根据骨架点的质心和邻接关系，生成点云的骨架。
该方法的优势在于能够充分利用点云中的局部特征，准确地提取出主要形状特征。
同时，该方法可以根据应用需要进行参数调整，灵活性较高。
然而，该方法的实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，点云数据通常非常庞大，导致计算量大、耗时长。
其次，点云数据中可能存在噪声和异常点，对骨架提取结果产生干扰。
因此，如何进一步优化算法的效率和鲁棒性仍然是一个值得研究的问题。
综上所述，基于拉普拉斯算子迭代法的点云骨架提取方法在点云处理中具有广泛的应用前景。
通过对点云进行骨架提取，可以提取出主要的形状特征，为后续的形状分析和物体识别任务提供有力支持。
骨架曲线提取
骨架曲线提取
骨架曲线提取是图像处理中的一种技术，用于从图像中提取目标物体的主要结构或边缘信息。
骨架曲线通常代表目标物体的中轴线或主要骨干，对于形状分析、图像识别和计算机视觉等领域具有重要意义。
以下是一般的骨架曲线提取方法：
1.细化算法（Thinning Algorithm）：细化算法是最常见的骨架曲线提取方法之一。
该算法通过迭代，逐渐去除目标物体的边缘像素，直到获得骨架曲线。
经典的细化算法包括Zhang-Suen细化算法和Guo-Hall细化算法。
2.距离变换（Distance Transform）：这种方法首先计算图像中每个像素到最近目标物体边缘的距离，然后根据距离信息提取骨架曲线。
距离变换方法不仅用于骨架曲线提取，还广泛应用于形状分析和模式识别。
3.中轴变换（Medial Axis Transform）：中轴变换寻找目标物体内部的局部极大值区域，形成中轴线，该线代表了目标的主要结构。
中轴变换方法适用于具有复杂形状的物体。
4.基于梯度的方法：利用图像梯度信息来提取目标的边缘或中轴线。
梯度信息可以通过使用Sobel、Prewitt等滤波器来获取。
5.基于模板匹配的方法：使用特定的模板匹配目标物体的结构，通过匹配过程提取目标物体的骨架信息。
在选择骨架曲线提取方法时，需要考虑目标物体的形状、图像噪声水平、计算效率等因素。
不同的方法适用于不同的场景，因此在实际应用中可能需要尝试多种方法并根据具体情况选择最适合的方法。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是在图像处理领域中广泛应用的一种技术，它可以将图像中的物体进行精细化处理，从而得到更加准确的信息。
本文将对骨架提取算法进行详细的介绍和分析。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法是一种基于数学形态学理论的技术，它可以将图像中的物体转化为其最小特征表示形式。
骨架提取算法通常通过以下步骤实现：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的轮廓。
3. 进行骨架提取操作，得到物体的最小特征表示形式。
4. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
三、基于距离变换的骨架提取算法基于距离变换的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 计算输入图像中各个像素点到物体边缘的距离。
3. 对距离图像进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的骨架。
4. 对得到的骨架进行后处理，如去除孤立点等操作。
四、基于细化算法的骨架提取算法基于细化算法的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行细化操作，将物体轮廓逐渐细化为其最小特征表示形式。
3. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
五、应用举例骨架提取算法在图像处理领域中有着广泛的应用。
例如，在医学图像分析中，可以使用骨架提取算法对人体器官进行精细化处理；在机器视觉中，可以使用骨架提取算法对物体进行识别和分类等。
六、总结本文对骨架提取算法进行了详细介绍和分析。
从基本原理出发，逐步介绍了两种常见的实现方法，并举例说明了其应用场景。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理技术，对于提高图像处理的准确性和效率具有重要作用。
基于数学形态学的鞋楦特征曲线骨架的提取方法
（ 岛大 学 信 息工程 学 院 ，山 东 青 岛 ２ ６ ７ ） 青 ６ ０ １ 摘 要 ： 用数 学形态 学 方法提 取 出特 征 曲线 带 的骨 架 ， 将 提取 的特征 曲线 用于 鞋 楦模 利 并
型 的重建 。先 利用 已标定 相机拍 摄 多幅 图像 ， 图像 去 噪 、 取 特 征 曲线 骨架 后 ， 重 建 将 提 再 出鞋楦 的三维模 型 。实验 结果表 明 ， 利用 该方法 重建 的鞋楦 模型 达到 了实 际生产 要求 ， 且
＊ 收 稿 日期 ： ０ 卜１ － ９ ２ １ ２ １
基 金 项 目 ：国家 ８ ３高 技 术研 究 发展 计 划 （ ０ ６ ６ ２ ０ ＡＡ０ Ｚ １ ） 青 岛 市 科 技 发 展计 划 （８１３５ｊｈ ４Ｉ０ ； ０ ———一 ） ｅ 作 者 简 介 ： 广 垒 （ ９ ５）男 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向 为计 算 机 视 觉 。 王 １ ８～ 。 硕 研
则 可 以将结 构元素 Ｂ对 图像 ｘ 的细化操 定义 为 ：
ｘ Ｂ—Ｘ—Ｘ０Ｂ 假 设一个 结 构元素 对序 列 Ｂ一 ｛ Ｂ ， ， ， 中 Ｂ… 表示 Ｂ 旋转 后 的效 果 。若利 用这 个 结构 元 素 Ｂ ， … Ｂ ｝其
对序列 Ｂ对 图像 Ｘ 进行 细化 ， 可用 形态学 语 言表述 为 ：
文章 编 号 ： ０ ６ ０ ７ ２ １ ） ２ ０ ３— ４ １ ０ —１ ３ （ ０ ２ ０ —０ ４ ０
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ ｏ ： ０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ ６—１ ３ ． ０ ２ ０ ． ０ ｓ ０ ７ ２ １． ５ ０ ８
基 于数学形态学的鞋楦特征 曲线骨架 的提取方法
基于数字骨架特征的分割-识别方法
基于数字骨架特征的分割-识别方法一、图像预处理在基于数字骨架特征的分割-识别方法中，图像预处理是至关重要的一步。
这一阶段主要包括图像去噪、灰度化、二值化等操作，旨在改善图像质量，降低后续处理的复杂性。
二、骨架提取骨架提取是数字图像处理中的一种常用技术，它可以提取出图像中对象的内部结构信息。
在这一步骤中，我们使用骨架提取算法，从预处理后的图像中提取出数字骨架。
骨架提取有助于简化图像，保留关键特征，为后续的特征提取和模式识别提供基础。
三、特征提取特征提取是从数字骨架中提取关键特征的过程。
这些特征可能包括骨架长度、直径、分支数量、弯曲程度等，它们能够反映骨架的形状和结构特性。
通过特征提取，我们可以将骨架表示为一个特征向量，便于后续的分割与定位以及模式识别操作。
四、分割与定位分割与定位是指在给定图像中识别和定位特定对象的过程。
在这一步骤中，我们使用特征向量进行分割和定位。
首先，我们使用特征向量的差异进行分割，将图像划分为不同的区域。
然后，通过比较特征向量的相似度，定位出特定的对象或模式。
五、模式识别模式识别是利用已提取的特征向量对对象进行分类和识别的过程。
在这一步骤中，我们采用机器学习或深度学习算法，训练分类器对特征向量进行分类。
分类器能够根据特征向量的特性将其归类为特定的对象或模式。
六、结果输出最后，通过模式识别后，我们将输出分类结果。
这些结果可以以文本、图像或数据的形式展示给用户，帮助他们更好地理解图像内容并做出相应的决策。
同时，结果输出也可以用于后续的数据分析和处理，为其他应用提供支持。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构。
骨架提取算法在图像处理、模式识别、计算机辅助设计等领域具有广泛的应用。
本文将详细介绍骨架提取算法的原理、方法和应用。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法旨在从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构，骨架结构是物体的中轴线或主干线，可以用来描述物体的形状、拓扑结构和空间关系。
骨架提取算法通常包括以下几个步骤：1. 预处理在骨架提取之前，需要对图像或三维模型进行一些预处理操作，例如去噪、平滑、分割等。
预处理的目的是提高后续骨架提取算法的效果和准确性。
2. 边缘检测骨架提取算法通常基于边缘信息进行计算，因此需要进行边缘检测操作，将物体的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 骨架化骨架化是骨架提取算法的核心步骤，其目的是将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的骨架化算法有细化算法、距离变换算法、中轴变换算法等。
这些算法可以通过迭代、腐蚀、膨胀等操作将物体的边缘逐渐细化为骨架结构。
4. 后处理骨架提取算法得到的骨架结构通常需要进行后处理操作，以去除不必要的噪声和分支，得到更加简洁和准确的骨架结构。
后处理的方法包括剪枝、合并、滤波等。
三、常用的骨架提取算法1. 细化算法细化算法是一种基于像素的骨架提取算法，它通过迭代操作将物体的边缘细化为骨架结构。
常用的细化算法有Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
细化算法的优点是计算简单、速度快，但对噪声敏感，容易产生断裂和不连续的骨架。
2. 距离变换算法距离变换算法是一种基于距离场的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离，将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的距离变换算法有Chamfer距离变换算法、距离场扩展算法等。
距离变换算法的优点是对噪声不敏感，能够得到连续和完整的骨架。
3. 中轴变换算法中轴变换算法是一种基于中轴线的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离和物体表面的法向量，将物体的边缘转化为骨架结构。
骨架 提取 拓扑结构
骨架提取拓扑结构骨架提取是计算机视觉领域的一项重要技术，用于从图像或三维模型中提取出物体的拓扑结构。
它的主要目的是将物体的主要特征提取出来，形成一个简化后的表示，以便于进一步的分析和处理。
下面就来详细介绍一下骨架提取的原理和应用。
一、骨架提取的原理1.1概念骨架，又称为中轴线、骨架线或脊梁线，是描述物体几何形状的一种数学表示。
它可以看作是物体的骨架，具有沿物体长度方向延伸的特点。
1.2提取方法骨架提取的方法有很多种，常用的有细化法、串行细化法、动态细化法等。
其中，细化法是最常用的一种方法。
它基于像素级别的操作，通过反复的细化和削减，逐步将物体的边界转化为骨架。
细化法的基本步骤如下：（1）对二值图像进行预处理，去除噪声和孤立点。
（2）进行逐像素的细化操作，根据预定义的细化模版进行像素的删除。
（3）重复步骤2，直到不能再细化为止。
（4）对细化的骨架进行后处理，去除不合理的分支和孤立点。
以上就是骨架提取的基本原理和方法，通过对图像进行细化操作，可以得到物体的骨架结构。
二、骨架提取的应用2.1图像分析骨架提取可以用于图像的分析和理解。
得到物体的骨架后，可以通过对骨架的分析，得到物体的形态、大小、方向等信息，从而对图像进行进一步的分析和处理。
例如，在医学图像领域，可以通过骨骼的骨架提取来判断骨骼的健康状况、骨折的位置和程度等。
2.2特征提取骨架提取可以用于特征提取。
物体的骨架通常比原始图像具有更简洁和稳定的特征，通过对骨架进行特征提取，可以得到物体的高级特征，如形状、拓扑结构等。
例如，在计算机图形学中，可以通过骨架提取来生成三维模型的骨架，再通过骨架的曲率和形状来对物体进行建模和分析。
2.3目标识别和跟踪骨架提取可以用于目标识别和跟踪。
通过对图像或视频序列进行骨架提取，可以得到物体的高级特征，从而实现对目标的识别和跟踪。
例如，在自动驾驶领域，可以通过对道路骨架的提取来实现对道路的识别和跟踪，从而为无人驾驶车辆提供路径规划和行驶控制。
基于特征值分析的骨架机理获取方法
基于特征值分析的骨架机理获取方法文斐;钟北京【期刊名称】《物理化学学报》【年(卷),期】2012(028)006【摘要】基于特征值分析法,建立了一套复杂化学反应动力学模型简化方法,并采用该方法对甲烷空气燃烧的详细化学反应动力学模型进行了简化.从GRI1.2得到了21个组分,83个反应的骨架机理.该机理与详细的GRI1.2机理和DRM19机理在不同化学计量比和不同压力下对比了点火延迟时间,结果表明简化机理能有效地再现详细反应动力学模型的反应机理,并具有更高的计算精度.从GRI3.0简化得到两种骨架机理分别为26个组分、120个反应和30个组分、140个反应.这两个机理都能很好地对火焰传播速度以及主要组分和NO浓度分布进行反应动力学模拟.%A new eigenvalue analysis-based method is presented for the construction of skeletal reduced mechanisms from complex chemical reaction mechanisms. A reduced mechanism of 21 species and 83 elementary reactions for methane-air combustion was generated from detailed mechanism GRI1.2. The ignition delay time, obtained for different values of equivalence ratio, initial temperature and pressure on the basis of this reduced mechanism, were compared with those based on the detailed mechanism GRI1.2, and another skeletal mechanism DRM19. The reduced mechanism agreed favorably with the detailed model, and performed more accurately than DRM19. Two reduced mechanisms, the first involving 120 reactions among 26 species, the second, 140 reactions among 30species, were also generated from GRI3.0. They were tested by means of premixed laminar flame calculations. The method very accurately predicted speed of flame propagation and key species concentration and even NO concentration distribution in methane combustion.【总页数】7页(P1306-1312)【作者】文斐;钟北京【作者单位】清华大学航天航空学院,北京100084;清华大学航天航空学院,北京100084【正文语种】中文【中图分类】O641;O642【相关文献】1.基于特征值分析的正癸烷骨架和总包简化机理 [J], 钟北京;姚通;文斐2.内源性技术创新和外源性技术获取对高技术产业技术进步的影响机理——基于中国省级动态面板数据系统GMM方法的实证分析 [J], 陈昭;颜秋霞;3.基于DRGEP和CSP方法的正癸烷骨架机理简化 [J], 张方;何加龙;熊绍专4.基于直接关系图类方法的丙烯详细机理骨架简化 [J], 陈菲儿; 邱越; 阮灿; 王文钰; 吕兴才5.基于骨架化、骨架划分获取书法汉字结构特征方法 [J], 苗晋诚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种改进的基于特征点求解的骨架提取算法
一种改进的基于特征点求解的骨架提取算法
宫法明;陈依心;李广丽
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2010(26)4
【摘要】基于特征点求解和Reeb图思想,实现了一种新的骨架提取算法.首先求取模型特征点集,以特征点为计算依据,根据三角网格中每个顶点与特征点的不同对应关系得到网格分支点,聚合成一系列骨架点,依据骨架点携带的拓扑信息,连接拓扑相邻的骨架点得到模型骨架.采用了改进的特征点提取算法,其时间复杂度由O(n3)提高到了O(n2log(n)),实验表明算法能够快速提取骨架,针对一般模型的骨架提取效果令人满意.
【总页数】3页(P53-55)
【作者】宫法明;陈依心;李广丽
【作者单位】中国石油大学,山东,东营,257061;工商银行东营市支行,山东,东营,257061;浙江大学,东东营,257061
【正文语种】中文
【中图分类】TP317
【相关文献】
1.一种改进的田间导航特征点提取算法 [J], 陈艳;李春贵;胡波
2.一种改进的人体骨架特征提取算法 [J], 肖玉玲;朱明悦
3.一种改进的散乱点云边界特征点提取算法 [J], 陈义仁;王一宾;彭张节;江健生
4.一种改进的图像骨架提取算法 [J], 叶福玲
5.一种改进的田间导航特征点提取算法 [J], 陈艳;李春贵;胡波;;;;
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
halcon骨架提取步骤
halcon骨架提取步骤Halcon骨架提取步骤骨架提取是图像处理领域中常用的技术之一，可以用于形状分析、物体识别等应用。
Halcon作为一款强大的机器视觉软件，也提供了骨架提取的功能。
本文将介绍使用Halcon进行骨架提取的具体步骤。
1. 图像预处理在进行骨架提取之前，首先需要对图像进行预处理。
常见的预处理操作包括灰度化、二值化、滤波等。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，二值化将灰度图像转换为二值图像，滤波可以平滑图像，去除噪声等。
这些预处理操作可以提高骨架提取的准确性和稳定性。
2. 边缘检测骨架提取是基于边缘的，因此需要对图像进行边缘检测。
Halcon提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Canny等。
根据实际需求选择合适的边缘检测算法，并设置相应的参数。
边缘检测可以将图像中的边缘信息提取出来，为后续的骨架提取做准备。
3. 骨架提取在进行骨架提取之前，需要对边缘图像进行一些准备工作。
首先，需要对边缘图像进行细化操作。
细化可以将边缘变得更加细长，有利于骨架提取的准确性。
其次，需要对细化后的边缘图像进行连接操作，将断裂的边缘进行连接，保证骨架的连续性。
最后，可以使用Halcon提供的骨架提取算法对准备好的边缘图像进行骨架提取。
根据实际需求选择合适的算法，并设置相应的参数。
4. 骨架后处理在进行骨架提取之后，可能需要对骨架进行一些后处理操作，以满足具体的应用需求。
常见的后处理操作包括去除小的骨架分支、去除孤立的骨架点等。
这些后处理操作可以提高骨架的质量和可用性。
5. 结果分析与应用需要对骨架提取的结果进行分析和应用。
可以使用Halcon提供的工具和函数对骨架进行分析，如计算骨架的长度、角度等。
根据具体的应用需求，可以进一步对骨架进行处理，如基于骨架进行形状分析、物体识别等。
总结：本文介绍了使用Halcon进行骨架提取的步骤。
包括图像预处理、边缘检测、骨架提取、骨架后处理以及结果分析与应用。
通过合理使用Halcon提供的功能和算法，可以实现高效准确的骨架提取。
基于人体特征三维人体模型的骨架提取算法
3 人体骨架模型
在三维动画制作过程中 ,三维人体被看成关节点连接的 刚体的结合 ,关节点之间的线段表示一个刚体 ,将人体运动简 化为人体骨架的运动 。在文献[ 2 ,6 ]的基础上 ,采用如图 2 所 示的三维人体骨架模型 。该人体模型共含 16 个关节点 ,人体 骨架就是由这些关节点组成的具有层次结构的模型 ,其中有 一个节点称为“根节点”,所有其它节点附属于“根节点”或者 是它的子节点 、兄弟节点 。
mend t he po sition using geodesic distance. The experimental result s show t hat our met hod is easier to implement and
faster in comp utation t han ot her met hods. Keywords Algorit hm ,3D human body model ,Skeleto n ext raction , Golden section
1 引言
从上个世纪 60 年代起 ,计算机开始与动画制作相结合 , 形成了计算机动画 。几十年来 ,研究者们一直在研究着采用 简单 、有效的技术来制作动画 ,其中人体动画是一个重要的研 究方向[1] 。在所有的人体动画技术中 ,骨骼动画是最为常用 的一种 ,它能够迅速地处理并产生令人难以置信的动画效 果[2] 。实现骨骼动画的一个前提是获取人体模型的骨架 ,骨
1) 用 Dijkst ra 求出每个身体模块的测地距离 。 2) 计算出测地距离之和 。 3) 归一化测地距离 ,其计算式如下 :
Hoppe 提出的精简算法[9] 的基础上 ,为了确保后面骨架提取 的准确性 ,采用该算法进行精简时 ,保证精简后的所有网格点 与精简之前原始模型的点是一一对应的 。模型精简的方法如 图 3 所示 。
形态学骨架提取
形态学骨架提取形态学骨架提取是一种图像处理技术，它可以从图像中提取出物体的主干结构。
在计算机视觉和图像分析领域，形态学骨架提取被广泛应用于图像分割、目标识别和形状描述等任务中。
本文将详细介绍形态学骨架提取的原理和方法。
形态学骨架提取是一种基于形态学运算的图像处理算法。
形态学运算是一种基于形态学结构元素的图像处理方法，通过对图像进行腐蚀和膨胀等操作，可以改变图像的形状和结构。
形态学骨架提取利用形态学运算的特性，通过不断迭代腐蚀操作，将物体逐渐腐蚀到其主干结构，从而得到物体的形态学骨架。
形态学骨架提取的过程可以简单描述为以下几个步骤：1. 二值化：将输入图像转化为二值图像，即将物体和背景区分出来。
这一步可以使用阈值分割等方法实现。
2. 腐蚀操作：对二值图像进行腐蚀操作，通过与结构元素的交集来腐蚀物体边缘。
腐蚀操作会逐渐消除物体的边缘像素，直到只剩下物体的主干结构。
3. 骨架提取：将腐蚀操作得到的图像与原始二值图像进行差分操作，得到物体的骨架图像。
骨架图像中的像素表示物体的主干结构。
形态学骨架提取的优点是可以保留物体的主干结构，去除冗余的边缘信息，使得物体的形状更加紧凑。
骨架提取可以应用于图像分割中，通过提取物体的主干结构，可以更好地区分物体和背景。
骨架提取还可以用于目标识别和形状描述等任务中，通过比较不同物体的骨架结构，可以判断它们之间的相似性和差异性。
形态学骨架提取方法有很多种，常用的有细化算法和距离变换法。
细化算法是一种迭代的腐蚀操作，通过不断迭代腐蚀操作，直到物体的主干结构稳定下来。
距离变换法则是通过计算每个像素到物体边界的距离，然后根据距离值来提取骨架。
在实际应用中，形态学骨架提取还需要考虑一些问题。
首先，形态学骨架提取对图像的质量要求较高，对于噪声、细节和边缘模糊等情况，提取效果可能会受到影响。
其次，形态学骨架提取对结构元素的选择也会影响结果，不同的结构元素会得到不同的骨架结果。
此外，形态学骨架提取还需要选择合适的迭代次数，以保证骨架的稳定性和准确性。
基于人类视觉特性的梯度骨架标记提取算法
基于人类视觉特性的梯度骨架标记提取算法宋建军;侯志强;余旺盛【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)010【摘要】To resolve the problem of marker extraction during the preprocessing of watershed algorithm, a gradient skeleton marker extraction method based on human visual characteristics is proposed in this paper. It marks all the valley point of gradient image to build up a connected skeleton. It chooses automatic threshold according to difference background in difference color space and picks out and abandons the saddle point whose gray value is larger than the saddle point threshold. After that, the skeleton is separated to some little discrete skeletons, each of them is a marker. Experimental results indicate that this algorithm can avoid the difficult of parameter initialization in traditional marker extraction algorithm and well suppress the over-segmentation to get a more satisfactory segmentation result.%针对分水岭算法预处理阶段的标记提取问题,提出一种基于人类视觉特性的梯度骨架标记提取算法.通过标记梯度图像的谷点组成贯通整幅梯度图像的骨架,在不同彩色空间中根据背景亮度自动选取阈值,并从骨架中剔除大于该阈值的鞍点,使骨架离散为各自连通的小骨架群,将每个小骨架作为独立标记.实验结果表明,该算法能够解决传统算法参数选取困难的问题,在抑制分水岭算法过分割边缘的基础上获得更好的分割结果.【总页数】5页(P9-13)【作者】宋建军;侯志强;余旺盛【作者单位】空军工程大学电讯工程学院,西安 710077;空军工程大学电讯工程学院,西安 710077;空军工程大学电讯工程学院,西安 710077【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于视觉特性的灰度水印自适应嵌入与提取算法 [J], 向德生;熊岳山;朱更明2.基于人眼视觉特性的DCT域的信息隐藏盲提取算法 [J], 刘文杰3.基于人眼视觉特性的DCT域的信息隐藏盲提取算法 [J], 贾玉珍;王玥;郭红云4.优化的梯度最短路径骨架提取算法 [J], 杨晨晖;刘聪5.基于等级划分的复杂点云骨架提取算法 [J], 吴寒;刘骥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
骨架提取算法 矢量化
骨架提取算法矢量化全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：骨架提取算法是计算机图像处理领域中常用的一种技术，它可以根据图像中的对象的边缘信息，提取出该对象的中心线或者骨架结构，从而对图像进行更精确的分析和处理。
而矢量化是将图像转换为矢量图形的过程，可以大大提高图像的清晰度和编辑性。
本文将结合这两个技术，介绍骨架提取算法的原理和应用，并探讨如何使用矢量化技术优化骨架提取结果。
一、骨架提取算法的原理1. 边缘检测：在进行骨架提取前，首先需要对图像进行边缘检测，将对象的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，它们可以通过计算梯度来找到图像中的边缘。
2. 膨胀与腐蚀：在得到图像的边缘后，需要对边缘进行膨胀和腐蚀操作，以便后续的骨架提取。
膨胀操作可以将边缘的宽度增加，使得骨架提取更容易进行，而腐蚀操作则可以将边缘变细，使得骨架更加准确。
3. 骨架提取：通过对边缘进行细化、分叉等操作，可以得到对象的骨架结构。
常用的骨架提取算法包括细化算法、距离变换算法等。
这些算法可以根据边缘像素之间的距离和关系，得到对象的中心线或者骨架结构。
二、骨架提取算法的应用1. 物体识别：在计算机视觉中，骨架提取算法可以用于物体识别。
通过提取物体的骨架结构，可以更准确地识别和分类不同的物体。
2. 医学影像分析：在医学影像学中，骨架提取算法可以用于提取血管、神经等重要结构的中心线，从而辅助医生进行病变分析和手术规划。
3. 动画制作：在动画制作中，骨架提取算法可以用于人物、动物等形象的建模和动作设计，可以使得动画更加逼真和生动。
三、矢量化技术在骨架提取中的应用1. 精细化处理：将骨架提取得到的中心线或者骨架结构转换为矢量图形，可以使得图像更加清晰和精细。
矢量图形可以无损地放大或缩小，而不会失真。
2. 编辑性增强：矢量图形可以方便地进行编辑和修改，可以调整线条的粗细、颜色等属性，从而对图像进行更加灵活的处理。
3. 矢量化优化：通过矢量化技术，可以优化骨架提取结果，消除一些不必要的细节和噪音，使得骨架结构更加清晰和准确。
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基于特征值分析的骨架机理获取方法文斐钟北京*(清华大学航天航空学院,北京100084)摘要:基于特征值分析法,建立了一套复杂化学反应动力学模型简化方法,并采用该方法对甲烷空气燃烧的详细化学反应动力学模型进行了简化.从GRI1.2得到了21个组分,83个反应的骨架机理.该机理与详细的GRI1.2机理和DRM19机理在不同化学计量比和不同压力下对比了点火延迟时间,结果表明简化机理能有效地再现详细反应动力学模型的反应机理,并具有更高的计算精度.从GRI3.0简化得到两种骨架机理分别为26个组分、120个反应和30个组分、140个反应.这两个机理都能很好地对火焰传播速度以及主要组分和NO 浓度分布进行反应动力学模拟.关键词:化学机理简化;骨架机理;特征值分析;甲烷;点火延迟;火焰传播速度中图分类号:O641;O642Skeletal Mechanism Generation Based on Eigenvalue Analysis MethodWEN FeiZHONG Bei-Jing *(School of Aerospace,Tsinghua University,Beijing 100084,P .R.China )Abstract:A new eigenvalue analysis-based method is presented for the construction of skeletal reduced mechanisms from complex chemical reaction mechanisms.A reduced mechanism of 21species and 83elementary reactions for methane-air combustion was generated from detailed mechanism GRI1.2.The ignition delay time,obtained for different values of equivalence ratio,initial temperature and pressure on the basis of this reduced mechanism,were compared with those based on the detailed mechanism GRI1.2,and another skeletal mechanism DRM19.The reduced mechanism agreed favorably with the detailed model,and performed more accurately than DRM19.Two reduced mechanisms,the first involving 120reactions among 26species,the second,140reactions among 30species,were also generated from GRI3.0.They were tested by means of premixed laminar flame calculations.The method very accurately predicted speed of flame propagation and key species concentration and even NO concentration distribution in methane combustion.Key Words:Chemical mechanism reduce;Skeletal mechanism;Eigenvalue analysis;Methane;Ignition delay time;Flame propagation speed[Article]doi:10.3866/PKU.WHXB201204012物理化学学报(Wuli Huaxue Xuebao )Acta Phys.-Chim.Sin .2012,28(6),1306-1312JuneReceived:November 22,2011;Revised:March 12,2012;Published on Web:April 1,2012.∗Corresponding author.Email:zhongbj@;Tel:+86-10-62772928.The project was supported by the National Natural Science Foundation of China (51036004).国家自然科学基金(51036004)资助项目ⒸEditorial office of Acta Physico-Chimica Sinica1引言随着计算机技术能力的发展,数值方法应用越来越广泛.但燃烧数值模拟仍然存在着很多难题,主要包括两方面,一是计算量太大,由于燃烧反应的复杂性,燃烧的详细反应模型往往包含着上百、上千种反应,流动方程组与化学反应动力学模型耦合求解形成巨大的计算量,尤其是工程中需要对复杂结构中湍流非预混反应过程进行数值模拟时,庞大的计算量超出了现有计算能力.二是计算稳定性,由于化学反应过程的特殊性,不同组分的浓度1306文斐等:基于特征值分析的骨架机理获取方法No.6和停留时间都有着数量级上较大的差别,尤其是一些中间组分,详细化学反应动力学中包含着特征时间量级为100-10-10的不同的基元反应,造成微分方程的强刚性,1增大求解计算难度和计算的稳定收敛.因此必须对反应动力学机理进行一定程度上的简化,以达到减少计算量提高计算效率的目的.数值模拟过程中,研究者关心是一些重要的表征燃烧过程的参数,如点火延迟时间、火焰传播速度,一些主要组分的浓度变化及其对反应过程的影响,简化的目标是采用简化机理进行计算时,在这些重要参数与详细机理误差较小的前提下,能大幅减少计算量和计算时间.根据国内外主要采用的几种反应机理简化方法的研究现状,2简化方法主要有三类,第一类是骨架机理简化,删除冗余组分和反应来减少机理的大小,如灵敏度分析(SA)法3,4-6和主成分分析(PCA)法.7,8灵敏度分析研究反应机理中反应参数变化对整体计算结果会有影响,它需要迭代求解微分方程得到每个组分对应于其它组分及反应的灵敏度系数,当机理较大时计算量非常大,需要存储的数据量多.主成份分析作为灵敏度分析的辅助手段,是通过寻找反应过程的路径,将主要的反应路径在简化机理保留,忽略次要路径.这种方法的缺点是一些对反应过程影响比较大的组分却可能不在主要路径中出现而被忽略.主成份分析法与灵敏度分析方法结合使灵敏度分析具有方向性,提高了分析效率,但是当详细机理规模较大时,仍然会出现灵敏度系数计算量过大且难以得到收敛的灵敏度系数解.Lu和Law9提出了直接关系图(DRG)法,DRG考察组分之间的直接关系,将与重要组分关系较弱的组分视为冗余组分,通过减少这些组分,保留必需组分及相关反应来简化详细机理.蒋勇和邱榕10采用关系图法对甲烷进行了简化,在原来关系图方法的基础上进行了修正,并简化得到甲烷的187个反应,27个组分的燃烧反应机理.此外还有采用奇异摄动法,它是通过删减对所有组分影响很小的反应来达到简化的效果;11-13第二类是通过数学方法寻找简化机理的途径,如准稳态假设(QSSA)法,14低维流形技术(ILDM),15奇异摄动简化(CSP)法16,17等;低维流形技术认为反应由不同流形轨道组成的,反应系统由慢流形轨道控制,从平衡或稳态解开始,通过迭代找到慢流形轨道.由于该方法需要制表求解快的亚空间域值,对存储空间有较高的要求.CSP方法基于准稳态和准平衡假设,采用数学方法有效地确定出稳态组分,稳态组分的求解通过迭代非线性方程组,这种数学变换在提高了简化精度的同时也容易带来整个反应过程的计算不稳定性.因此为了将这两类办法的优势相结合,发展了第三类办法,综合前面两种简化方法的优势来最大程度减少计算量和提高计算稳定性,如DRG与QSSA方法相结合,18先生成骨架机理再得到总包机理,最大程度保证简化机理准确性的同时,减少机理的计算量,提高计算可靠性.对详细机理在保留重要组分和反应路径的基础上进行有效简化,是进行下一步总包机理简化的重要基础,而得到最小且合理的骨架机理则对总包机理的计算量和计算稳定性有着直接的影响.本文基于特征值分析提出了一种新的骨架简化法,目的是得到能准确反映详细机理特征的骨架机理作为总包反应简化的基础.2计算方法2.1基于特征值分析获取骨架机理的理论基础本文在奇异摄动的理论基础上发展了一种用于获取骨架机理的机理简化分析方法,对于一个组分数为N,反应数为R,包含E个元素的化学反应系统,组分守恒方程的一般形式如下:15d yd t=g(y)=∑r=1R S r F r(y)(1)其中,g表示总体净反应速率的N维列向量,S r是第r 个基元反应的化学计量系数,F r(y)是第r个基元反应的反应速率.取线性独立的基向量组(a1,a2,…,a N),并取对应的行向量(b1,b2,…,b N)满足关系式:b i·a k=δi k,i,k=1,2,…,N(2)其中,δi k是N阶单位矩阵.而组分方程可以通过向量组表示为g=∑i=1N a i f i(3)f k=b k∙g=b k∙∑r=1R S r F r(4)定义雅克比矩阵J=J i k=∂g i∂y k,i,k=1,2,…,N 根据文献19中对特征时间的定义,取雅克比矩阵的特征值倒数作为反应系统中各个模态的特征时间.τn≡|λn|-1(5)1307Acta Phys.-Chim.Sin.2012Vol.28对这N 个模态进行排序,得到序列|τ1(t )|≤|τ2(t )|≤…≤|τN (t )|(6)对于燃烧过程,当特征时间远小于燃烧过程中的点火和熄火时间,可认为该模态在反应过程中由于迅速消耗而对整个反应过程不造成影响.因此通过下式来确定快模态个数M :τM <t c ε(7)其中t c 取燃料的点火时间,ε为一个小量,为了保证快模态的值远小于反应的时间尺度,一般取为0.01.慢反应基元指针反映了第n 个单位向量在慢模态中的映射,其计算公式如下A n ≡a s b s ,s =M +1,M +2,…,N (8)为了得到组分重要性的排序而在基元指针的基础上计算了组分重要性指针:I n ≡An∑r =1RS r F r (n )||||||||A 1∑r =1R S r F r (1)+⋯+||||||||A n ∑r =1R S r F r (n )n =1,2,…,N(9)|I 1|+|I 2|+…+|I n |=1(10)通过对组分重要性排序,筛选出对反应过程影响重要的组分,通过给出误差控制阀值ζ,当I n <ζ时认为该组分只影响快模态而对整个反应过程影响不大.对于反应的筛选,采用直接去掉删除组分所参与的相关反应.将上述方法编写成CSPSK 代码,在简化时可以同时给出多个误差控制阀值ζ,生成多个不同精度的简化机理,根据与详细机理的计算误差挑选出最小,计算效率最高,最准确的骨架机理.2.2机理验证计算数学模型为了验证机理的准确性,采用零维均相预混模型和层流预混火焰模型来计算燃烧过程.一维稳态层流预混火焰模型控制方程如下,连续方程:m =ρuA (11)能量方程:m d T d x -1c p d d x æèçöø÷λA d T d x +A c p ∑k =1Kωk ℎk W k=0(12)组分方程:m d Yk +d (ρAY k V k )-A ωk W k =0,k =1,…,K g (13)状态方程:ρ=PW ˉ(14)式中,x 为空间坐标;m 为质量流率;ρ为混合气体密度;u 为流体混合物速度;A 为火焰通过时的横截面面积;T 为温度;c p 为混合气体定压比热;Y k 为物种k 的质量分数;V k 为物种k 的扩散速度;h k 为物种k 的比焓;W k 为物种k 的分子量;W 为混合物的平均分子量,p 为压力;λ为混合物导热系数;R 为气体普适常数;ωk 为物种k 的生成率;K g 为物种的个数.3机理简化与验证分析3.1甲烷GRI1.220简化骨架机理为了验证奇异摄动骨架简化法的合理性,对甲烷燃烧过程在零维均相预混反应器中进行简化.零维均相预混燃烧模型假设组分在任意时刻均匀混合,忽略了扩散对于反应的影响,更有利于从反应动力学角度得到与详细机理相符合的简化结果.取化学计量比(φ)为1,压力为105Pa,详细机理采用GRI1.2,该机理包括32个组分和177个反应.用零维均相预混反应模型中计算得到甲烷燃烧化学计量比(φ)为1,压力105Pa,初始温度为1000K 的初始解,从初始解数据出发,通过差分方法求得雅克比矩阵,甲烷在1000K 的点火延迟时间大约在10-1量级,因此取时间常数t c =0.1确定反应过程的慢模态即控制模态个数.进一步计算出特征向量及特征值,由公式(9)计算得到组分的重要性指针,对反应系统进行分析简化.简化过程中所得到的组分重要性指针如图1所示.图中横坐标为反应过程的时间节点,纵坐标是组分的重要性指针,直接反映的是组分随反应时间的推进对整个反应过程的影响大小,从图中可以比较清晰地看到不同组分在燃烧过程中的活跃程度,在数量级上有着较大差别.图1(a)中组分的重要性指针值的最大值都在10-4以上,但是部分组分在反应的不同阶段变化较大,如CH 4和CH 3,在点火以及燃烧反应阶段,这两个组分非常活跃,与这两个组分相关的反应起着重要的速率控制作用,而在燃烧结束后,这两个组分由于已经基本被反应完全,相关的反应速率很低,对整个反应的进行起到的控制作用相对变弱.O 2在熄火后仍然保持着其活跃性,由于不完全燃烧产物CO 等的生成,使燃烧后剩余了部分O 2,在高温下的平衡状态中,O 2与一些中间产物继续进行着反应,所以O 2在燃烧熄火后的重要性指针值仍然较高,而自由基H 、O 、OH 等中间产物在整个反应过程中都体现出了较高的活跃性.图1(b)列举了C 2的相关组分的重要性指针值的分布,从1308文斐等:基于特征值分析的骨架机理获取方法No.6图中可以看出C 2的重要性指针值普遍低于图1(a)中的组分,除了组分C 2H 4、C 2H 6的重要性指针值大于10-5,C 2H 5在燃烧段大于10-5,其它组分的影响则相对较弱.取ζ=10-5,去掉了组分C 2H 、C 2H 2、C 2H 3、HC-CO 、CH 2CO 、HCCOH 、C 、CH 、CH 2、CH 2(S)、CH 2OH,得到的一个骨架简化机理,将其命名为CSPSK21,包括21个组分,83个反应.为了比较得到的简化机理的合理性,对GRI1.2详细机理,CSPSK21机理与DRM1921进行对比验证,其中DRM19机理是通过反应流和灵敏度分析方法相结合由GRI1.2得到的一个简化机理.先由GRI1.2经反应流分析得到24个组分、104个反应(组分中包括AR 和N 2)的机理DRM22,然后又通过计算DRM22的灵敏度系数而简化得到最终的机理DRM19,该机理包括21个组分和84个反应.取定压零维均相反应模型,求解组分方程和能量方程计算这三个机理在φ=0.5,1,2,压力为0.1、2MPa 下,温度范围为800-1800K 的点火延迟时间,结果对比如图2所示,从图中可以看出,在中高温度下,无论是CSPSK21机理还是DRM19机理其点火延迟时间在各温度下都与详细机理非常接近,但在初始温度比较低,800-900K 时,CSPSK21机理与详细机理吻合很好,但DRM19则产生的误差比较大.同时从不同压力下的点火延迟计算结果来看,在高压下,CSPSK21机理相对来说比DRM19组分机理的结果更为理想,尤其是在φ=0.5的时候.图3中对比了几种机理计算的点火延迟时间与实验值,22CH 4、O 2、Ar 气分别为4.8%、19.1%、76.1%,温度范围1300-1880K.从计算结果来看,在高温图1GRI1.2组分重要性指针值Fig.1Important index of species inGRI1.22不同初始温度、压力和化学计量比(φ)下不同机理得到的点火延迟时间的对比Fig.2Comparison of predicted ignition delay time using various mechanisms at different initial temperatures,pressures,and equivalence ratios (φ)图3不同机理得到的甲烷、氧气、氩气混合气点火延迟时间与实验值的对比Fig.3Comparison mixture of CH 4,O 2and Ar ignition delay time between the calculations based on differentmechanisms and experiment resultsCH 4:4.8%,O 2:19.1%,Ar:76.1%1309Acta Phys.-Chim.Sin.2012Vol.28段,这几个机理都能比较准确地反映实验结果.除了点火延迟以外,重要组分的浓度计算也是需要关注的重点,取层流预混火焰模型,压力为105Pa,质量流率(m )为0.04g ·(cm -2·s -1),初始网格数41.详细机理与简化机理计算得到的主要反应产物及一些重要的中间反应物的结果对比如图4和图5所示.在相同网格数的情况下,CSPSK21机理计算所需中央处理器(CPU)的时间为6s,而GRI1.2所需要的时间为11s.计算效率提高了将近一倍.从上图中可以看出产物与重要中间组分的浓度分布都与详细机理吻合,CSPSK21机理在低温和中温与详细机理的计算结果相比准确度非常高,但是在高温下相比于机理DRM19与详细机理的误差略有偏大,整体上在一个较宽的温度和压力范围内与详细机理有着很好的计算吻合度.对比CSPSK21和DRM19这两个机理的组分,可以发现虽然两个机理总数相同,但具体组分有所区别.DRM19中包含组分CH 2和CH 2(S),而没有H 2O 2和CH 3OH.为了验证这些组分在反应点火过程中的不同作用,针对GRI1.2机理分别在初始温度为900、1400、1800K 进行灵敏度分析,并将对温度影响排名前20的反应的灵敏度系数列于图6中.对比这几个图可以看出,无论是在900K 温度下还是在1400K 下,羟基参与的反应CH 3+O 2⇌OH+CH 2O,HO 2+CH 3⇌OH+CH 3O,H+O 2⇌O+OH 都对温度变化有着重要影响,影响点火延迟时间,此外2CH 3(+M)⇌C 2H 6(+M)、CH 3+O 2⇌O+CH 3O 由于反应放热或者吸热量大而对温度影响最为敏感,这些反应以及涉及的重要中间组分H 、O 、OH 、CH 3、CH 2O 、CH 3O 都包括到了CSPSK 简化机理中.对比图6(a)和6(b),在较低温度下,还有反应H+O 2+N 2⇌HO 2+N 2、2OH(+M)⇌H 2O 2(+M)、2HO 2⇌O 2+H 2O 2、HO 2+CH 3⇌O 2+CH 4、CH 3+CH 3OH ⇌CH 3O+CH 4对温图5甲烷、空气层流预混火焰中间组分摩尔分数Fig.5Intermediate species mole fraction for CH 4,airpremixed laminar flamep =105Pa,m =0.04g ·cm -2·s -1,φ=1图4甲烷、空气层流预混火焰主要组分摩尔分数Fig.4Main species mole fractions for CH 4,air premixedlaminar flamep =105Pa,m =0.04g ·cm -2·s -1,φ=1;m :mass flowrate图6不同初始温度下使用GIR1.2计算得到的灵敏度系数Fig.6Normalized sensitivity coefficients calculated usingGRI1.2at different initial temperatures(a)T 0=900K,p =105Pa;(b)T 0=1400K,p =105Pa;(c)T 0=1800K,p =105Pa1310文斐等:基于特征值分析的骨架机理获取方法No.6度变化影响很大,而在初始温度1000K下这些反应的影响很小,这些反应里面包括了组分H、HO2、O2、H2O2、CH3、CH4、CH3OH、CH3O、N2.除了前面的那些组分以外还有组分H2O2、CH3OH,这两种组分正是DRM19机理中所不包括的.而随着初始温度提高,在1800K下,CH2(S)的影响逐渐增大,反应OH+CH3⇌CH2(S)+H2O、CH2(S)+O2⇌H+OH+CO、CH2(S)+O2⇌CO+H2O中都包含有组分CH2(S),同时也可以看到这20个重要反应中也包含了反应CH3+H2O2⇌HO2+CH4.因此可以看出,H2O2是在反应过程中无论高温还是低温都是非常重要的组分.从这几个图中反应2HO2⇌O2+H2O2的灵敏度系数也可以看出来,由于组分H2O2、CH3OH对温度影响的重要性,尤其对于低温温度的影响,因此在相当宽的范围内,CSPSK 程序所得到的机理计算的温度分布及点火延迟时间都具有与详细机理较高的吻合度.这种基于特征值分析的骨架机理简化法虽然没有计算温度灵敏度系数,但是通过组分重要性指针准确找到对反应过程有重要影响的组分,避开了对灵敏度系数繁琐的迭代求解难以收敛的问题.同时也降低了反应流和灵敏度方法中对简化者经验的要求,能方便快捷地得到所需要的骨架机理.3.2甲烷GRI3.020简化骨架机理为了验证方法对不同机理进行简化的有效性,采用CSPSK程序对甲烷GRI3.0机理进行简化,取不同的误差控制阈值得到不同大小的骨架机理.当误差小于4×10-4时,得到的简化机理中将不包括含N的相关反应,不能对NO x组分浓度分布进行模拟计算.为了能通过数值模拟考察几种重要的NO x组分的浓度变化,需要选择能保留这些组分,并且能准确模拟这些组分浓度变化的机理.从图6中可以看出,当需要模拟计算NO x组分浓度分布时需要选择26个组分,120个反应,或者更大的30个组分, 140个反应的骨架机理.为了验证这两个机理的准确性,取零维均相预混反应模型,分别计算105Pa压力下,φ=1的情况下甲烷在空气中燃烧过程,与详细机理的计算结果中得到的含氮组分的浓度分布对比如图7所示,从图中可以看出,CSPSK30和CSPSK26机理能很好地预报甲烷燃烧过程中NO组分的浓度分布变化过程,具有较高的准确性,相对于26个组分的反应机理来说,CSPSK30中包含的含N组分更多.为了验证机理的火焰传播速度的计算准确性,取层流预混火焰模型,初始温度298K,在105Pa压力下,甲烷与空气混合气体在不同的化学计量比下对火焰传播速度进行了计算,并与实验值进行对比(图8),23-25 CSPSK26机理计算得到的火焰传播速度在不同的化学计量比下与详细机理及实验值取得了较为吻合的结果.在计算时间上,当φ=1,网格数为25的条件下,CSPSK26所需要的CPU时间为7s,而GRI3.0所需要的CPU时间为24s.除了26个组分和30个组分的机理外,对比GRI3.0得到22个组分的简化机理与GRI1.2的21个组分简化机理可以发现,这两个机理所包含的组分几乎是一致的,只是多了NO,由于GRI3.0与GRI1.2均为甲烷燃烧的机理,因此从这个角度也体现了简化程序在对于同一种物质但是不同机理时具有同样的适用性.通过设置不同的误差控制阈值可以自动生成大小不同的骨架机理,在其中挑选最优机理则避免了简化不彻底,或者简化程度过大丢失使用者关心的重要组分信息等问题.图7甲烷、空气火焰中含氮组分摩尔分数分布Fig.7Profiles of N-species mole fractions for CH4,airflame图8甲烷、空气在不同化学计量比下的火焰传播速度Fig.8Laminar burning velocity of methane,air premixed flames as a function of the equivalence ratioT0=298K,p=105PaActa Phys.-Chim.Sin.2012Vol.284结论在特征值分析及奇异摄动理论的基础上建立了一种简单实用的新的骨架机理生成的方法,并编写了用于自动简化的程序包CSPSK,用该程序对甲烷的不同详细机理进行了骨架简化.简化得到了由GRI1.2机理简化的21个组分, 83个反应的骨架机理CSPSK21,在较宽的范围内对简化机理的合理性进行了验证,并结合灵敏度系数该机理的合理性进行了分析,结果表明,该骨架机理对不同压力不同化学计量比下都有很高的适用性.为了在更宽范围内验证本文所提出方法的合理性,对甲烷GRI3.0机理进行了简化,在不同的误差控制阀值下,得到了不同大小的机理,经过验证, CSPSK26(26个组分,120个反应)和CSPSK30(30个组分,140个反应)都能对重要的组分和参数进行模拟计算.而使用者可以根据实际需要来选取不同的机理.在计算负荷上,每增加一个组分会给微分方程组增加一个求解变量,加重计算的负荷.本文中的方法有效减少了组分的个数,使得计算量减少,计算效率大大提高.基于特征值骨架简化法不需要迭代计算灵敏度系数,避开了灵敏度系数计算量大,计算收敛困难的问题,也避免了筛选组分时对经验的要求.这种方法从整个反应过程的特征来考虑,将对反应进程影响非常小的组分视为冗余组分,使骨架机理中的冗余组分减少到最少,同时满足较高的计算精度,尤其是对点火延迟时间的计算.References(1)Bykov,V.;Maas,bust.Inst.2007,31(1),465.(2)Xu,X.G.;Xu,M.H.;Qiao,Y.Coal Conversion2004,27(4),1.[徐晓光,徐明厚,乔瑜.煤炭转化,2004,27(4),1.](3)Dunker,A.M.Int.J.Chem.Phys.1984,81,2385.(4)Turanyi,T.;Berces,T.;Vajda,S.Int.J.Chem.Kinet.1989,21,83.(5)Turanyi,T.New J.Chem.1990,14,795.(6)Tomlin,A.S.;Pilling,M.J.;Turanyi,T.;Merkin,J.H.;Brindley,bust.Flame1992,91(2),107.(7)Vajda,S.;Valko,P.;Tur n 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