检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于Gabor小波的浮选泡沫图像纹理特征提取被引量：37: 1; 作者刘金平桂卫华 +2 位作者牟学民唐朝晖李建奇《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1769-1775,共7页; 矿物浮选泡沫表面纹理是浮选工艺指标高低的重要指示器,为了获取泡沫图像纹理的细微差别进而对浮选生产状态进行机器识别,提出一种基于Gabor滤波的泡沫图像纹理特征提取方法。首先利用Gabor小波提取了泡沫图像多尺度与多方向上的泡沫纹... 展开更多; 关键词浮选泡沫图像纹理特征 GABOR小波 GAMMA分布聚类分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于聚类预分割和高低精度距离重构的彩色浮选泡沫图像分割被引量：26: 2; 作者阳春华杨尽英 +2 位作者牟学民周开军桂卫华《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1286-1290,共5页; 该文针对矿物浮选过程泡沫图像质量不理想、气泡大小形状灰度不均的问题,提出一种基于聚类预分割和高低精度距离重构的泡沫图像分割方法。首先,利用k-均值聚类进行前景泡沫与背景矿浆彩色图像分割,依据灰度分布和形状分布特征对提取到... 展开更多; 关键词泡沫图像 K-均值聚类面积重构距离变换分水岭变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法被引量：37: 3; 作者阳春华周开军 +1 位作者牟学民桂卫华《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期717-721,共5页; 矿物浮选过程中,为了使浮选过程处于最优运行状态,获得量化的泡沫颜色与尺寸参数就至关重要。提出了一种基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法,通过高性能彩色CCD摄像机获取泡沫图像,在此基础上采用相对红色分量测量泡沫颜色,并... 展开更多; 关键词浮选泡沫颜色气泡尺寸相对红色分量分水岭变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于泡沫特征与LS-SVM的浮选回收率预测被引量：29: 4; 作者周开军阳春华 +1 位作者牟学民桂卫华《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1295-1300,共6页; 针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种回收率预测方法。采用最小二乘支持向量机构造预测模型,以图像特征作为模型输入,通过交叉验证实现模型参数优化。为提取泡沫特征,通过计算图像相对红色分量提取颜色特征,结合聚... 展开更多; 关键词矿物浮选泡沫图像特征提取回收率预测最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法被引量：8: 5; 作者周开军阳春华 +1 位作者牟学民桂卫华《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期957-963,共7页; 针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题,提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过施密特正交化对核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识,以此构造具... 展开更多; 关键词矿物浮选泡沫图像预测模型最小二乘支持向量机(LSSVM); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Gabor小波的浮选泡沫图像纹理特征提取被引量：37: 1; 作者刘金平桂卫华牟学民唐朝晖李建奇; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1769-1775,共7页; 基金国家自然科学基金重点项目(60634020)资助; 文摘矿物浮选泡沫表面纹理是浮选工艺指标高低的重要指示器,为了获取泡沫图像纹理的细微差别进而对浮选生产状态进行机器识别,提出一种基于Gabor滤波的泡沫图像纹理特征提取方法。首先利用Gabor小波提取了泡沫图像多尺度与多方向上的泡沫纹理幅度谱(GMTR)与相位谱(GPTR);然后根据GMTR与GPTR的分布特征,通过估计GMTR的Gamma分布参数和计算GPTR的熵作为泡沫纹理特征参量;最后,利用所提取的泡沫纹理特征对浮选工业生产状态进行无监督的模糊聚类分析与有监督的生产状态识别。实验结果表明,该纹理特征提取方法能有效地获取各种浮选状态下泡沫表面纹理的细微差别,基于该纹理特征参量的浮选状态识别准确率高于90%。; 关键词浮选泡沫图像纹理特征 GABOR小波 GAMMA分布聚类分析; Keywords flotation froth image texture feature Gabor wavelet Gamma distribution clustering analysis; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于聚类预分割和高低精度距离重构的彩色浮选泡沫图像分割被引量：26: 2; 作者阳春华杨尽英牟学民周开军桂卫华; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1286-1290,共5页; 基金国家自然科学重点基金(60634020) 博士点基金(20050533016)资助课题; 文摘该文针对矿物浮选过程泡沫图像质量不理想、气泡大小形状灰度不均的问题,提出一种基于聚类预分割和高低精度距离重构的泡沫图像分割方法。首先,利用k-均值聚类进行前景泡沫与背景矿浆彩色图像分割,依据灰度分布和形状分布特征对提取到的泡沫图像进行滤波;然后,基于形态重构提出结合高低精度距离变换对距离图像进行重构,同时利用面积重构h顶改进变换为分水岭变换提取准确的特征标识;最后利用分水岭算法得到分水线,从而完成浮选泡沫的分割。由分割后的泡沫图像可统计分析出气泡个数与尺寸等物理特征参数从而为浮选控制提供依据。仿真结果表明了方法的有效性。; 关键词泡沫图像 K-均值聚类面积重构距离变换分水岭变换; Keywords Froth image k-means clustering Area-reconstruction Distance transformation Watershed transformation; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法被引量：37: 3; 作者阳春华周开军牟学民桂卫华; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期717-721,共5页; 基金国家自然科学基金重点项目(60634020) 国家自然科学基金(60874069 +1 种基金 60804037) 国家863计划(2006AA04Z181)资助项目; 文摘矿物浮选过程中,为了使浮选过程处于最优运行状态,获得量化的泡沫颜色与尺寸参数就至关重要。提出了一种基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法,通过高性能彩色CCD摄像机获取泡沫图像,在此基础上采用相对红色分量测量泡沫颜色,并提出采用面积重构改进变换为分水岭变换提供标识,从而完成泡沫图像分割,对分割后的气泡区域进行象素标定得到气泡实际尺寸。工业运行数据分析结果表明,该方法能有效地测量浮选泡沫颜色及尺寸。; 关键词浮选泡沫颜色气泡尺寸相对红色分量分水岭变换; Keywords flotation froth color bubble size relative redness component watershed transform; 分类号 TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于泡沫特征与LS-SVM的浮选回收率预测被引量：29: 4; 作者周开军阳春华牟学民桂卫华; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1295-1300,共6页; 基金国家自然科学基金重点项目(60634020) 国家自然科学基金(60874069 +1 种基金 60804037) 国家863项目(2006AA04Z181); 文摘针对矿物浮选过程中回收率难以在线检测的问题,提出了一种回收率预测方法。采用最小二乘支持向量机构造预测模型,以图像特征作为模型输入,通过交叉验证实现模型参数优化。为提取泡沫特征,通过计算图像相对红色分量提取颜色特征,结合聚类与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征,利用像素分析方法提取承载量特征,采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征,并对泡沫特征与回收率进行了相关性分析。实验结果表明,该方法能有效预测回收率。; 关键词矿物浮选泡沫图像特征提取回收率预测最小二乘支持向量机; Keywords mineral flotation froth image feature extraction recovery prediction least squares support vector machine （ LS-SVM ）; 分类号 TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法被引量：8: 5; 作者周开军阳春华牟学民桂卫华; 机构中南大学信息科学与工程学院; 出处《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期957-963,共7页; 基金国家自然科学基金(60634020 60874069 60804037)资助项目。; 文摘针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题,提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过施密特正交化对核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识,以此构造具有稀疏性的LSSVM,有效地减小了算法的计算复杂度。为检验模型泛化及预测能力,为多个泡沫特征信息引入预测模型,采用泡沫图像特征提取方法提取泡沫颜色、速度、尺寸、承载量及破碎率特征。实验结果表明,该预测算法对浮选回收率具有良好预测效果。; 关键词矿物浮选泡沫图像预测模型最小二乘支持向量机(LSSVM); Keywords mineral flotation, froth image, prediction model, least squares support vector machine （LSSVM）; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Gabor小波的浮选泡沫图像纹理特征提取	刘金平桂卫华牟学民唐朝晖李建奇	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	37	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于聚类预分割和高低精度距离重构的彩色浮选泡沫图像分割	阳春华杨尽英牟学民周开军桂卫华	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2008	26	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于计算机视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法	阳春华周开军牟学民桂卫华	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	37	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于泡沫特征与LS-SVM的浮选回收率预测	周开军阳春华牟学民桂卫华	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	29	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法	周开军阳春华牟学民桂卫华	《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	8	在线阅读下载PDF 职称材料