矿物浮选泡沫图像分割参数的最优性分析  

Parameter optimality analysis for mineral floatation froth image segmentation

作　　者：周开军[1,2] 桂卫华[1] 朱红求[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083 [2]湖南商学院计算机与信息工程学院,湖南长沙401205

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2013年第S1期432-435,共4页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(61134006);国家杰出青年科学基金资助项目(61025015);湖南省教育厅优秀青年资助项目(11B070);湖南省自然科学基金资助项目(13JJ4093);湖南省重点建设学科资助项目

摘　　要：针对矿物浮选过程中泡沫图像分割参数选取问题,提出了形态模式谱计算方法,从统计学角度证明了最优结构元素的存在性.首先在二值图像粒度测定理论基础上,引入形态模式谱概念,获取连通区域的尺寸与形状分布模式谱二维特征矩阵,使得该过程本身不需要选择结构元素.根据形态模式谱矩阵计算其方差值,并求最小值得到最优结构元素.实验结果表明:本方法能充分利用浮选泡沫图像信息,有效地为泡沫图像分割过程提供最优结构元素,提高浮选泡沫图像分割准确性.Aiming at the parameter selection problem in mineral flotation froth image segmentation,a morphological pattern spectra computation method was proposed in this paper.The existence of the optimal structure elements was proved from statistical point.On the basis of binary image granulometry,the morphological pattern spectra theory was introduced.Thus,the size and shape distribution pattern spectra two-dimensional feature matrix was yielded for connected components,which makde the process do not need a structural elements(SE).In term of pattern spectra matrix,the mean and deviation pattern spectra value was defined,which were calculated to yield an optimal SE.Experimental results show that the proposed method can utilize flotation froth image information effectively. Furthermore,an optimal SE can be contributed to froth image segmentation process,which improves the image segmentation accuracy.

关 键 词：矿物浮选 泡沫图像 图像分割 结构元素 模式谱 最优性分析 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TD923[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]