基于CCD的圖像特征提取與識(shí)別.pdf

1、CCD是當(dāng)今圖像傳感器的主流技術(shù)，也是技術(shù)最成熟、應(yīng)用最廣泛的可見(jiàn)光圖像傳感器，以其光譜響應(yīng)寬、動(dòng)態(tài)范圍大、靈敏度和幾何精度高、噪聲低、分辨率高、便于進(jìn)行數(shù)字化處理和計(jì)算機(jī)連接等特點(diǎn)，在自動(dòng)測(cè)量、設(shè)備檢測(cè)、安全監(jiān)控等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并且應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。
　　我國(guó)礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，存在資源利用率普遍不高和開(kāi)發(fā)技術(shù)和裝備落后等問(wèn)題，而研制和開(kāi)發(fā)高性能的分析檢測(cè)儀表是提高礦業(yè)生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)測(cè)及自動(dòng)化水平的核心。在選礦生產(chǎn)過(guò)程中，

2、工藝流程具有復(fù)雜性、多參數(shù)性和多變量性，其中泡沫特征是關(guān)鍵參數(shù)之一，對(duì)泡沫特征參數(shù)測(cè)量在指導(dǎo)生產(chǎn)、節(jié)約藥劑、控制產(chǎn)品質(zhì)量和提高回收率等方面起著非常關(guān)鍵的作用。
　　近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字圖像技術(shù)和圖像采集設(shè)備等的迅猛發(fā)展，浮選工業(yè)過(guò)程由人工觀察泡沫來(lái)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)操作的傳統(tǒng)方式已經(jīng)不適應(yīng)浮選過(guò)程計(jì)算機(jī)控制的需要，“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”代替人的視覺(jué)，利用數(shù)字圖像技術(shù)來(lái)改善礦物加工新技術(shù)的開(kāi)發(fā)已經(jīng)成為新的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)選礦廠實(shí)現(xiàn)智能化控制具有非

3、常重要的意義。
　　本文通過(guò)對(duì)浮選泡沫圖像特點(diǎn)及特征的深入分析，重點(diǎn)研究了浮選泡沫圖像的分割算法，包括常規(guī)分割方法和形態(tài)學(xué)處理方法，并且以面向?qū)ο缶幊谭椒榛A(chǔ)，采用Visual C++6.0(VC++)為開(kāi)發(fā)工具，在Windows環(huán)境下開(kāi)發(fā)了浮選泡沫圖像特征提取與識(shí)別系統(tǒng)。整個(gè)系統(tǒng)主要由灰度變換、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、輪廓提取、特征提取等幾大模塊組成。由于浮選泡沫相互粘連，應(yīng)用常規(guī)的圖像分割方法難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果，為此，本文提