【摘 要】
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针对煤泥浮选泡沫图像噪声大、黏连性强的问题,提出了一种煤泥浮选泡沫图像的分割方法:首先,增强煤泥浮选泡沫图像的对比度,以提高后续煤泥浮选泡沫图像的识别度;然后,采用不
【机 构】
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太原理工大学机械电子研究所,新型传感器与智能控制教育部重点实验室,
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针对煤泥浮选泡沫图像噪声大、黏连性强的问题,提出了一种煤泥浮选泡沫图像的分割方法:首先,增强煤泥浮选泡沫图像的对比度,以提高后续煤泥浮选泡沫图像的识别度;然后,采用不断增大结构元素的面积,重构开闭运算滤除不同的噪声,通过面积重构H顶变换和模糊C均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)提取泡沫图像的标识;最后,采用分水岭变换技术分割泡沫图像。该研究为煤泥浮选泡沫提供一种图像分割方法,同时为后续煤泥浮选自动化作业打下基础。
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