锅炉燃烧的稳定性直接影响到生产的安全,燃烧的好坏反映出效率的高低以及对环境污染的影响。而锅炉燃烧火焰是锅炉燃烧状态最直接的表征。应用彩色CCD摄像机获取炉膛内燃烧火焰图像,利用数字图像技术计算出锅炉内火焰温度是一个具有挑战性的课题。 本文旨在将图像处理技术与现有炉膛火焰监视设备结合起来,根据热辐射原理和彩色CCD摄像机的色度学基础,利用数字图像处理技术从火焰图像中提取计算所需的图像信息。设计并用软件仿真实现了对炉膛燃烧火焰图像的温度计算。论文的主要工作包括以下内容: 首先,实现了静态数字图像的炉膛火焰温度计算。其中包括实现了比色测温法的温度计算和改进算法、实现了最小二乘法和BP神经网络法的温度计算、实现了基于HSI图像模型下的神经网络改进算法;实现了一种能体现比色测温法的BP神经网络改进算法。 其次,针对炉膛火焰的整体燃烧状况选用适当计算方法,实现了平均温度的计算,并得到温度与时间的关系曲线,反映了炉膛内部火焰燃烧的整体燃烧状态。 最后,实现了动态炉膛火焰温度的实时监测。对炉膛动态火焰视频图像进行实时剪切得到需要监测的区域,计算区域内的平均温度,并实时输出温度与