准确的判断回转窑内的燃烧状态是回转窑生产中重要的步骤之一,正确的识别回转窑火焰的燃烧情况不仅可以增加回转窑的生产效率,节约成本,提高产品的生产质量,还可以保障工作人员的人身安全,减少生产过程中污染物的排放量。随着对计算机软件技术研究的不断深入,利用计算机技术解决回转窑火焰图像的识别问题是目前工作工业生产的主要方式之一。本文对回转窑火焰图像的识别进行研究,分析图像分割在回转窑汇火焰图像中的应用,并利用常用的算法对回转窑火焰图像进行分割。针对传统模糊聚类算法(FCM)对火焰图像分割效果较差加以改进,将改进的算法应用于火焰图像中,通过实验分析对比,得出改进算法的有效性和对火焰图像分割的准确性。主要研究工作如下:(1)分析回转窑的工作过程,阐述研究回转窑火焰图像分割的重要性。针对回转窑具有大滞后,多变量,强耦合、非线性以及火焰检测识别的困难等问题进行了简要的分析,以及对回转窑火焰图像的传统检测识别方法给出了准确的描述,针对传统检测方式的缺点,从而给出计算机应用技术在回转窑火焰图像识别的优势,引出各算法的回转窑火焰图像中应用。(2)利用多种算法对氧化铝回转窑火焰图像进行分割。回转窑火焰图像较为复杂,被污染程度较高,针对目前常用于回转窑火焰图像算法进行研究。详细的给出各算法的定义以及运行步骤,分析、阐述各算法的优点和缺点,选取多个算法对回转窑火焰图像进行分割,并对图像分割的结果进行实验分析。(3)将基于能源噪声的FCM改进算法应用于氧化铝回转窑火焰图像。考虑到火焰图像的复杂性和产生的环境,传统的模糊聚类算法仅仅考虑像素点的欧氏距离,忽略图像的空间相关性导致无法实现准确的分割效果,在传统聚类算法的基础上,提出一种基于能源检测的FCM分割算法,通过引入能源曲线函数,设计像素点成为噪声点的概率,增加像素点的空间相关性,其次在加权滤波的基础上,结合像素的空间信息增强算法的抗噪性,同时设计空间距离的约束函数,通过推导新的隶属度函数,提高算法对火焰图像的分割的有效性。(4)将基于核函数的FCM与MRF相结合的改进算法应用于氧化铝回转窑火焰分割。结合空间相关性的核函数模糊聚类算法在对回转窑火焰图像进行分割时,具有较高的分割准确性,但是运算速度较低,将改进的FCM与马尔科夫随机场(MRF)相结合,利用结合核函数的空间FCM算法对火焰图像进行预处理,然后求取FCM和MRF约束场,最后对火焰图像进行最大概率的分割,通过几种算法对回转窑火焰图像的分割时间和分割准确度对比,充分验证了改进算法在回转窑火焰图像的高效性和实用性。