● 摘要
航空发动机的温度测量有着重要的意义，应用示温漆进行温度测量能克服传统的温度测量方法存在的弊端。随着计算机技术的发展，设计与实现示温漆温度识别系统自动识别示温漆的温度，具有巨大的应用价值和广阔的应用前景。本文设计了一个示温漆温度自动识别的处理框架，在利用计算机图像处理的相关技术的基础上，完成了对示温漆图像温度的自动识别，能解决航空发动机温度识别过程中存在的精度和效率问题。
本文主要从以下四个方面开展具体的研究工作：
1. 示温漆图像预处理技术的研究。分析了各个色彩空间的特性，选择了符合人眼视觉一致性的色彩空间；针对示温漆图像在采集和传输过程中容易出现的噪声问题，分析了三种传统的彩色图像去噪算法，根据示温漆图像的噪声特点，改进了矢量中值滤波算法，避免了传统的算法在去除噪声的同时模糊边缘和细节信息的情况发生。
2. 示温漆图像量化分割技术的研究。在分析了示温漆图像特点的基础上，针对两类不同的示温漆图像，本文设计了两种基于聚类的示温漆图像量化分割方法。一种是基于K-means的量化分割方法，一种是基于Mean Shift的量化分割方法。两种方法均能有效的实现示温漆图像的量化分割。
3. 示温漆图像温度识别技术的研究。根据示温漆温度颜色的对应关系，设计了两种温度识别方法。直接识别法方法简单，速度快，识别精度低。温度颜色特性曲线识别法利用三次样条插值法拟合生成相邻变色点之间的曲线。通过实验比较了两种温度识别方法的识别精度，验证了温度颜色特性曲线识别法的可靠性。
4. 设计与实现示温漆温度识别系统。根据前三方面的相关工作，设计和实现了示温漆温度识别系统。该系统不仅能完成示温漆温度的识别，还可进行一些基本的图像处理操作，具有样本数据采集功能、样本数据管理功能、测试数据报表输出功能。能满足自动化温度识别的需要。
关键词：示温漆，图像去噪，色彩空间，量化分割，温度识别
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