[發明專利]一種煤泥浮選泡沫圖像去噪中結構元素優化的方法

有效

• 申請號: 201510079273.4
• 申請日: 2015-02-12
• 公開（公告）號: CN104657949B
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 田慕玲;楊潔明;魏晉宏;包玉奇
• 申請（專利權）人: 太原理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/00
• 代理公司: 太原市科瑞達專利代理有限公司14101
• 代理人: 李富元

技術領域

本發明涉及煤泥浮選泡沫圖像處理，具體是一種煤泥浮選泡沫圖像去噪中結構元素優化的方法。

背景技術

煤泥浮選泡沫圖像是在選煤廠的浮選生產過程中實際獲取的圖像，由于煤泥浮選中的氣泡是攜帶有細煤粒的水泡，且邊界不分明，大小不一致，而且圖像獲取是在無封閉的自然光和燈光環境中進行的，圖像中的氣泡上含有許多小的反射亮點。另外在圖像的獲取過程中還存在CCD傳感器等噪聲，這些都給后續的圖像分割帶來了很大的困難。因此為了要去除煤泥浮選泡沫圖像存在的噪聲，采用形態學開閉濾波器對泡沫圖像進行去噪處理是非常必要的。

在重構形態學開閉濾波圖像去噪處理中，結構元素的作用是舉足輕重的，它的選擇決定了最終的濾波性能。但結構元素的選取往往沒有固定的方法與規則可循，如何確定結構元素形狀與尺寸成為了困擾人們的問題。在圖像濾波中選擇不同形狀的結構元素會產生不同作用的濾波效果；同樣在濾波中它的大小也非常關鍵，若選擇過大的結構元素時，這時濾波后圖像的細節將會丟失；反之，則會使得去噪不徹底。由于上述的重要性，對于結構元素的合理的選擇成為眾多研究者探討的主題。在進行形態學濾波時，為了取得良好的濾波效果，應對結構元素進行篩選與優化，不僅要考慮它的幾何形狀還要優化它的大小，選擇合理的結構元素不僅可以去除噪聲又可以較好保護圖像的細節，確保基于分水嶺分割的準確性。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：如何在采用形態學開閉濾波器對泡沫圖像進行去噪處理時，更好的去除煤泥浮選泡沫圖像存在的噪聲。

本發明所采用的技術方案是：一種煤泥浮選泡沫圖像去噪中結構元素優化的方法，對從選煤廠浮選現場獲取的煤泥浮選泡沫圖像，采用形態學開閉濾波器對煤泥浮選泡沫圖像進行去噪處理，對煤泥浮選泡沫圖像去噪時用的結構元素進行優化，優化后的結構元素用于圖像重構形態學開閉濾波去噪處理，對煤泥浮選泡沫圖像去噪時用的結構元素進行優化按照如下的步驟進行

步驟一、選取在生產中拍攝到的煤泥浮選泡沫圖像，其像素尺寸為256×256，使用半徑r分別為2、3、4、5的圓形結構元素對其信息容量進行逐一測試，找到最大信息容量與次大信息容量所對應的結構元素，然后在二者之間，再選取一個d×d的全“1”矩陣作為新結構元素，d介于最大信息容量與次大信息容量所對應的圓形結構元素維數之間，在優化迭代時將該d×d矩陣按行展開成1行，由此構成初始抗體群，初始抗體群染色體為d×d位0/1編碼，即編碼字段數為L＝d×d，d為自然數；

步驟二、對于初始抗體群的每個抗體，計算其適應度值，即

其中f_i表示抗體群中的第i個抗體的適應度值，i為自然數，C_info表示改進的信息容量，Norm(G₁,G₂)表示基于峰值歸一化二維直方圖，G₁表示圖像中經過第i個抗體濾波后圖像某個像素的灰度，G₂表示其右鄰像素的灰度，ω為信息容量的累加約束區域，可表示為:

T₁，T₂被稱為為非負約束閾值，G_max和G_min分別表示對數歸一化所用到的二維直方圖中的灰度的最大值與最小值，在結構元素的優化中取G_min＝0，G_max＝255，T₁＝128，T₂＝2；

步驟三、采用精英保留策略，選擇適應值最大的m個抗體作為記憶抗體被放入精英庫中作為精英群體加以保留，不參加選擇、交叉和變異操作，直接被當作優秀個體加入到產生的新一代群體中，其中m＝(15％～20％)N，m取整數，N為種群規模；

步驟四、采取基于異或運算的海明距的快速計算方法對抗體群的抗體濃度進行計算，在抗體濃度的基礎上計算復制率e_k；

復制率:

f_k為抗體k的適應度，C_k為抗體k的濃度，β是反映抗體的濃度和適應度在期望繁殖率中所占據比重的重要參數，這里取β＝2，抗體k的濃度C_k采用基于異或運算的海明距的快速算法進行計算，即

C_k為抗體k的濃度，N為種群規模，a_kw為兩抗體k和w之間的親和力，D為兩個抗體的海明距，t為海明距閾值，t＝0.3*L，L為字符串的長度即編碼字段數，k和w為自然數；