【摘 要】
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该论文对煤泥浮选泡沫图象进行了计算机数字图象处理和模式识别研究,主要包括灰度直方图、非线性滤波、气泡的边缘检测、纹理特征的提取与分析以及模式识别等内容.通过实验浮
【出 处】
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中国矿业大学(北京) 中国矿业大学
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该论文对煤泥浮选泡沫图象进行了计算机数字图象处理和模式识别研究,主要包括灰度直方图、非线性滤波、气泡的边缘检测、纹理特征的提取与分析以及模式识别等内容.通过实验浮选柱实验,得到51组浮选泡沫图象,每组中有3幅泡沫图象.对泡沫图象进行研究后,发现浮选的中后期提取的气泡亮点能近似反映气泡的大小和形状,而在浮选初期时气泡亮点提取困难.分析了图象空间灰度相关矩阵(SGLDM)和邻域灰度相关矩阵(NGLDM)等纹理特征与泡沫图象的形态的关系,确定SGLDM的{能量E,熵H<,S>,惯性矩I<,S>}和NGLDM的{小数增强SNE,二阶矩M<,2>,熵H<,n>}为有效特征.该论文研究中还应用并改进自组织特征映射(SOFM)网络算法,将102个实验室浮选柱泡沫图象特征输入SOFM网络进行训练后,将输入特征空间分成4类,同专家识别比较,总正确率为72.5﹪;将实验室获得的另51幅图象特征作为输入特征进行图象识别模型验证时,SOFM网络识别的总正确率为60.8﹪.对43幅工业浮选柱泡沫图象进行灰度直方图的均衡化处理,将同一次刮泡时采集的3幅泡沫图象特征平均,并输入到SOFM网络进行训练,这些图象被分成3类,总正确率达到60.5﹪.
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