[發明專利]基于小波多尺度二值化的銅浮選現場泡沫工況識別方法

有效

• 申請號: 201310252751.8
• 申請日: 2013-06-24
• 公開（公告）號: CN103345636A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發明（設計）人: 彭濤;曹威;黃易;盧明;桂衛華;陽春華;粟梅;韓華
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06K9/54
• 分類號: G06K9/54
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所 43114
• 代理人: 黃美成

1.一種泡沫圖像等效尺寸特征的提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：根據銅浮選現場所獲得的泡沫視頻獲取三維泡沫圖像，將三維泡沫圖像進行灰度化，然后對所得的二維灰度圖像進行小波分解，從而得到不同尺度上的小波子圖，忽略各階細節子圖的特征，僅對各階逼近子圖進行單支重構，得到重構逼近子圖；

步驟二：根據測不準原理和離散小波頻域關系，推算出不同階次子圖的泡沫直徑變化范圍；

步驟三：利用最大類間方差法將各重構逼近子圖二值化，得到二值圖像，統計出各二值圖像的泡沫總體面積，進而求得泡沫等效尺寸特征；最后結合步驟二推算出的泡沫直徑變化范圍，計算出等效泡沫個數，進而得到泡沫等效尺寸分布圖；

步驟四：將泡沫等效尺寸分布圖與基準分布圖比較，確定當前泡沫圖像對應的銅浮選現場工況。

2.根據權利要求1所述的泡沫圖像等效尺寸特征的提取方法，其特征在于，所述步

驟一包括以下子步驟：

步驟1：原始泡沫圖像灰度化；

原始三維RGB泡沫圖像K_(X×Y×3)灰度化后變為二維灰度圖像I_(X×Y)；

步驟2：選擇sym4小波對二維灰度圖像進行五階分解，在每個分解階次，二維小波變換將產生一個逼近子圖和水平、垂直、對角線三個不同方向的細節子圖；

在每個分解階次的小波變換公式為：

公式1

在每個分解階次中的逼近系數矩陣和3個細節系數矩陣可由二維小波分解的Mallat算法獲得：

ck,mj=Σl,nh‾2k-lh‾2m-ncl,nj+1dk,mj,1=Σl,nh‾2k-lg‾2m-ncl,nj+1dk,mj,2=Σl,ng‾2k-lh‾2m-ncl,nj+1dk,mj,3=Σl,ng‾2k-lg‾2m-ncl,nj+1]]>公式2

式中尺度函數為：3個小波函數分別為：ψ¹(x，y)＝φ(x)ψ(y)，ψ²(x，y)＝ψ(x)φ(y)，ψ³(x，y)＝ψ(x)ψ(y)，其中和分別表示一維正交多分辨分析的兩尺度方程和小波方程；j為分解層數，本例中進行五階小波分解，則取j＝5，4，3，2，1；k，m∈Z分別代表系數矩陣的行和列，l，n∈Z分別代表系數矩陣的行和列；系數序列h＝(h_i}是一個低通濾波器，有h＝{-0.076，-0.030，0.498，0.804，0.298，-0.100，-0.013，0.032}，為h的時序反轉系數序列g＝{g_i}是一個高通濾波器且g_i＝(-1)ⁱh_1-i，為g的時序反轉首先應用公式1進行第一階的二維小波變換，得到1個逼近子圖和3個細節子圖，其系數由公式2計算；然后，利用公式1對一階逼近子圖(低頻部分)繼續進行第二階的二維小波變換，再次得到1個逼近子圖和3個細節子圖；依此類推，即可得到的五個分解階次的小波變換；相應地，便得到灰度圖像I_(X×Y)的多尺度表示；

步驟3：忽略各階細節子圖的特征，僅對各階逼近子圖進行單支重構，得到重構逼近子圖：

將五個逼近重構子圖分別記作S^v，v＝1，2，…，5，它們代表了不同尺度下泡沫子圖的輪廓部分，其系數矩陣通過以下重構公式求得：

ck,mj+1=Σl,nhk-2lhm-2ncl,nj+Σl,nhk-2lgm-2ndl,nj,1+Σl,ngk-2lhm-2ndl,nj,2+Σl,ngk-2lgm-2ndl,nj,3]]>公式3。