中南大学学报（自然科学版）
中南大學學報（自然科學版）
중남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY
2010年
3期
994-1000
,共7页
浮选%泡沫图像%形态特征%模糊C均值%数学形态学
浮選%泡沫圖像%形態特徵%模糊C均值%數學形態學
부선%포말도상%형태특정%모호C균치%수학형태학
针对浮选过程中因气泡粘连及形状不规则导致泡沫形态特征难以提取的问题,提出一种基于改进模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类和数学形态学的浮选泡沫形态特征提取方法.引入聚类有效性指数及特征散度对模糊C均值聚类算法加以改进,并利用改进的聚类算法对泡沫图像进行聚类,得到泡沫大致区域.依据灰度分布和形状特征,采用面积重构开闭算法对图像进行除噪处理.基于形态重构方法思想,提出采用高低精度距离变换方法,同时,结合改进面积重构变换提取标志图像,进而利用分水岭算法对泡沫图像进行分割.通过测量分割区域和标定像素提取泡沫形态特征,并与浮选工艺参数做相关性分析.研究结果表明,该方法能够准确地分割粘连泡沫,且提取的泡沫形态特征能有效反映浮选工况.
針對浮選過程中因氣泡粘連及形狀不規則導緻泡沫形態特徵難以提取的問題,提齣一種基于改進模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚類和數學形態學的浮選泡沫形態特徵提取方法.引入聚類有效性指數及特徵散度對模糊C均值聚類算法加以改進,併利用改進的聚類算法對泡沫圖像進行聚類,得到泡沫大緻區域.依據灰度分佈和形狀特徵,採用麵積重構開閉算法對圖像進行除譟處理.基于形態重構方法思想,提齣採用高低精度距離變換方法,同時,結閤改進麵積重構變換提取標誌圖像,進而利用分水嶺算法對泡沫圖像進行分割.通過測量分割區域和標定像素提取泡沫形態特徵,併與浮選工藝參數做相關性分析.研究結果錶明,該方法能夠準確地分割粘連泡沫,且提取的泡沫形態特徵能有效反映浮選工況.
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