[发明专利]基于多尺度邻域相关矩阵的泡沫图像纹理特征提取方法

摘要

发明公开了一种基于多尺度邻域相关矩阵的泡沫图像纹理特征提取方法，首先对泡沫灰度图像进行小波变换，然后分别对不同尺度的小波逼近子图系数进行灰度映射，最后，根据邻域灰度相关矩阵统计获取一种新的反映泡沫图像灰度变化频数统计规律的多尺度纹理特征，该特征具有较高的反映铜浮选生产运行状态的稳健性和适于工况识别的可分性。根据所获得的纹理特征，可将不同工况的泡沫图像区分开来，达到有效识别工况的目的，进而为浮选生产优化控制提供操作指导。

主权项

1.一种基于多尺度邻域相关矩阵的泡沫图像纹理特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：根据铜浮选现场所获得的泡沫视频读取RGB泡沫图像，将RGB泡沫图像进行灰度化，然后对泡沫灰度图像I_p×q(x,y)进行二维离散小波分解，得到各个尺度上的小波子图，小波子图包括逼近子图和细节子图；其中，p×q为泡沫灰度图像的分辨率，(x,y)表示泡沫灰度图像的中任一像素点的坐标；步骤二：对步骤一得到的各个尺度上的小波子图中的逼近子图进行灰度映射，将逼近子图的小波系数映射到0—255的灰度区间用于更新逼近子图的小波系数，得到灰度映射后的逼近子图其中，k×m为分解阶数为j时，分解得到的逼近子图的分辨率；步骤三：分别求取步骤二得到的各个尺度上逼近子图的邻域灰度相关矩阵；步骤四：以步骤三得到的各个尺度上的逼近子图的邻域灰度相关矩阵，计算每幅逼近子图的细度和粗度2个特征量，将所有尺度上的逼近子图的细度和粗度特征量组合作为泡沫图像的纹理特征。