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题名基于HSV颜色空间的矿物识别研究
被引量：5
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作者
梁秀满
姚珊珊
牛福生
张晋霞
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机构
华北理工大学电气工程学院
华北理工大学矿业工程学院
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出处
《有色金属（选矿部分）》
CAS
北大核心
2022年第6期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51874135)
河北省自然科学基金资助项目(E2019209347)
唐山市工业固体废弃物清洁利用基础创新团队(19130207C)。
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文摘
矿物识别是工艺矿物学的研究基础,针对矿物颜色作为镜下矿物鉴定主要依据的特点,为提高矿物识别效率,降低人工识别成本,提出了一种HSV颜色空间的阈值分割方法。利用双边滤波对采集的矿物显微图像进行预处理,消除噪声干扰,针对不同矿物颜色亮度的差异,在HSV颜色空间下分离H、S、V三通道的颜色分量图提取颜色阈值,并通过阈值分割操作获得目标矿物区域。对磁铁矿和黄铜矿共存的显微图像进行识别,并与传统的大津法和基于HSV颜色空间的阈值分割方法对比。结果表明,基于HSV颜色空间的矿物识别方法能够准确地识别区分磁铁矿和黄铜矿,分割结果与人工标注的矿物位置基本符合,准确率达95%以上,且提高了识别速度,是机器视觉代替人眼视觉在矿物识别方面的一次探索。
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关键词
HSV颜色空间
矿物识别
双边滤波
颜色阈值提取
阈值分割
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Keywords
HSV color space
mineral identification
bilateral filtering
color threshold extraction
threshold segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TD91
[矿业工程—选矿]
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