煤泥浮選泡沫圖像特征提取方法研究.pdf

1、煤泥浮選主要是依據(jù)煤粒與矸石顆粒表面的物理化學性質(zhì)的差異進行分選的，通過加入化學藥劑，使可浮性較好、疏水的煤粒上升至表面形成浮選泡沫層，可浮性較差、親水的矸石顆粒留在煤漿中成為浮選尾煤。泡沫表層粘附精煤顆粒的多少可以由泡沫視覺信息表征出來，所以通過提取浮選泡沫層的表面特征可以判斷出浮選狀態(tài)。目前不同狀態(tài)下的浮選泡沫主要以圖像形式來保存，采用工業(yè)CCD相機連續(xù)攝取浮選泡沫圖像，通過提取圖像中的泡沫特征來識別浮選狀態(tài)。在浮選泡沫圖像特征提取

2、過程中需要進行一系列的預處理，方可提取出所需的參數(shù)。
　　 本文針對煤泥浮選泡沫圖像噪聲較大、對比度低、有氣泡陰影等特點，分別研究了在圖像特征提取過程中適合泡沫圖像的各種處理方法，通過對這些方法的分析和比較，提出了一些改進算法，并通過仿真實驗證明了本文所提方法的準確性。論文主要從以下幾個方面作了研究：
　　 首先研究了圖像去噪方法，分別對目前應用較多的面積重構(gòu)開閉濾波方法和高斯濾波方法進行了改進，提出了一種基于面積重構(gòu)開

3、閉濾波與交替順序濾波結(jié)合的去噪方法和一種自適應高斯濾波方法，并對兩種去噪方法進行了對比，分析了每種方法適用的范圍。
　　 然后對圖像分割方法進行了研究，通過結(jié)合兩種分割效果互補的方法--基于高斯濾波的標記分水嶺分割和基于FCM的分水嶺分割方法，提出了一種基于標記疊加的改進分水嶺分割方法，經(jīng)過仿真實驗驗證了這種方法的有效性，并將該方法與基于梯度低頻成分中提取標記的分水嶺分割和基于形態(tài)預處理和標記提取的分水嶺分割方法進行了對比，進一