原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
浮选泡沫运动过程中不可避免地出现形变、坍塌、兼并、破裂等动态变化特性,常用的去噪方法难以获得高质量的监测图像.本文提出一种基于气泡稳定性分析的泡沫图像时空联合去噪方法.该方法采用扩展的相位相关法对浮选气泡进行亚像素运动估计,通过双线性插值进行运动补偿;在此基础上,以泡沫图像子块为单位检测气泡的稳定性,准确辨识出泡沫图像子块的稳定运动状态(SMS)和非稳定运动状态(UMS);对具有SMS特性的子块采用时域滤波去噪,对具有UMS特性的子块采用非局部均值(NLM)方法进行空域滤波去噪;并根据气泡子块的稳定性,联合时域滤波结果和空域滤波结果获得泡沫图像的时空联合去噪输出.在锌浮选过程监控中进行实验验证,结果表明,该方法可以获得高信噪比的泡沫图像,去噪结果结构相似性强,为泡沫视觉特征的准确提取奠定了基础.
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文献信息
篇名 基于气泡稳定性分析的锌浮选泡沫图像时空联合去噪
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 浮选泡沫图像 气泡稳定性分析 非局部均值 时空联合去噪
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 721-730
页数 10页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2019.80956
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢永芳 中南大学自动化学院 101 578 12.0 18.0
2 唐朝晖 中南大学自动化学院 89 1053 17.0 29.0
3 刘金平 湖南师范大学信息科学与工程学院 12 58 5.0 7.0
4 肖文辉 中南大学自动化学院 9 4 2.0 2.0
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浮选泡沫图像
气泡稳定性分析
非局部均值
时空联合去噪
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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