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基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法 被引量:4
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作者 唐朝晖 郭俊岑 +2 位作者 张虎 谢永芳 钟宇泽 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期12-22,共11页
针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;... 针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明:本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值. 展开更多
关键词 泡沫浮选 泡沫图像分割 U-Net Inception模块 增强注意力机制
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基于SoftEdge软边缘检测模型与改进分水岭的浮选泡沫图像分割方法研究
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作者 卢才武 曹越 +4 位作者 刘迪 江松 李冠东 张泽家 赵旭阳 《金属矿山》 2025年第8期158-164,共7页
针对浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的分割误差问题,研究结合SoftEdge模型与改进的分水岭算法,首先对泡沫图像进行高斯低通滤波降噪,再利用SoftEdge模型提取软边缘,从而削弱光噪声对边缘检测的干扰,进而采用基于前置背景标记技术优... 针对浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的分割误差问题,研究结合SoftEdge模型与改进的分水岭算法,首先对泡沫图像进行高斯低通滤波降噪,再利用SoftEdge模型提取软边缘,从而削弱光噪声对边缘检测的干扰,进而采用基于前置背景标记技术优化的分水岭算法,通过精确提取前景与背景标记,指导分水岭算法在限定区域内执行分割,显著减少了分割误差现象。研究结果表明,该方法规避了对先验知识和复杂参数的依赖,并大幅提升了分割精度。 展开更多
关键词 浮选泡沫图像分割 SoftEdge模型 改进分水岭算法 前景背景标记技术
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结合NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割 被引量:2
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作者 陈诗媛 廖一鹏 +1 位作者 张进 王卫星 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期584-595,共12页
为精确提取浮选泡沫表面的崩塌、新合成气泡,减少噪声和光照影响,提出一种结合非下采样Shearlet变换(NSST)域显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法。对泡沫红外图像进行NSST多尺度分解,采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测,通... 为精确提取浮选泡沫表面的崩塌、新合成气泡,减少噪声和光照影响,提出一种结合非下采样Shearlet变换(NSST)域显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法。对泡沫红外图像进行NSST多尺度分解,采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测,通过马尔科夫链特征差异计算显著性值,对各个高频方向子带进行噪声系数去除和边缘、弱边缘系数非线性增强。对处理后的多尺度高频子带、低频子带图像进行NSST重构,通过低频子带图像的显著性检测结果构建显著性约束项,采用高斯拟合函数构建气泡亮度约束项,然后构造图割能量函数,最后利用最大流/最小割算法对目标区域进行分割。实验结果表明该方法受光照影响小,一定程度上解决了过分割和欠分割问题。正常浮选检测准确率为91.8%,欠浮选为87.1%,过浮选为88.9%,分割精度较现有方法有明显提高,能有效提取出崩塌或新合成的气泡,表现出良好的抗噪性,且在不同工况下均表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像处理 泡沫红外图像分割 非下采样Shearlet变换 图割 显著性检测
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