基于改进FCM和形态学的浮选泡沫形态特征提取

• 作者: 周开军 王一军 许灿辉
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 浮选 泡沫图像 形态特征 模糊C均值 数学形态学
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 994-1000
• 分类号: TP391
• 字数: 3835字
• 语种: 中文

摘要

针对浮选过程中因气泡粘连及形状不规则导致泡沫形态特征难以提取的问题,提出一种基于改进模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类和数学形态学的浮选泡沫形态特征提取方法.引入聚类有效性指数及特征散度对模糊C均值聚类算法加以改进,并利用改进的聚类算法对泡沫图像进行聚类,得到泡沫大致区域.依据灰度分布和形状特征,采用面积重构开闭算法对图像进行除噪处理.基于形态重构方法思想,提出采用高低精度距离变换方法,同时,结合改进面积重构变换提取标志图像,进而利用分水岭算法对泡沫图像进行分割.通过测量分割区域和标定像素提取泡沫形态特征,并与浮选工艺参数做相关性分析.研究结果表明,该方法能够准确地分割粘连泡沫,且提取的泡沫形态特征能有效反映浮选工况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周开军	中南大学信息科学与工程学院	13	273	8.0	13.0
3	许灿辉	中南大学信息科学与工程学院	10	108	7.0	10.0
4	王一军	中南大学信息科学与工程学院	37	264	8.0	14.0