浮选泡沫表面动态特征提取方法研究

摘要：

为了解决浮选泡沫图像中光噪点多、相互黏结、无法准确地提取其动态特征的问题,提出了一种浮选泡沫表面动态特征提取的方法.首先,通过分数阶微分最小均值算法、谷底检测算法和形态学处理,得到泡沫边缘轮廓图像,再对这些图像进行三叉点检测,避免了光噪点的影响;其次,用快速视网膜关键点(fast retina keypoint,FREAK)匹配算法对特征点进行匹配,再利用随机抽样一致(random sample consen-sus,RANSAC)算法进一步剔除误匹配点;最后,提取出速度特征,并利用特征点对的坐标绘制出速度矢量图和曲线图.实验结果表明,该方法具有更高的抗噪性能,并能够有效改善图像的对比度、减轻泡沫图像光噪点影响、有效剔除误匹配,从而提取出准确的速度特征.本方法的提取准确率为 93.3％,该提取准确率较现有一些算法有较大提高,适用于动态变化的浮选工况.

关键词：浮选泡沫、三叉点检测、FREAK匹配、RANSAC算法、速度特征

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;福建省自然科学基金资助项目;福建省自然科学基金资助项目;福建省中青年教师教育科研项目

在线出版日期：2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：94-105