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基于CCHS的浮选泡沫图像纹理特征提取
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基于CCHS的浮选泡沫图像纹理特征提取
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基于颜色共现矩阵的泡沫矿浮选图像图像提取
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一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法
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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
基于LBPV的浮选泡沫图像纹理特征提取
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在浮选生产中，浮选泡沫表面纹理与浮选工况密切相关，直接反映泡沫层的矿化程度（品位高低）。为了给浮选操作提供指导，提出了一种基于ＬＢＰＶ（ｌｏｃａｌ ｂｉｎａｒｙ ｐａｔｔｅｒｎ ｖａｒｉａｎｃｅ）的泡沫图像纹理特征提取方法。该方法通过融合泡沫图像局部空间结构和对比度来提取泡沫图像纹理特征，然后将ＬＢＰＶ 纹理特征应用于浮选工况状态的聚类分析。结果表明，该方法提取的纹理特征能有效反映浮选工况，且能获
基于CCHS的浮选泡沫图像纹理特征提取 (2013年)
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为了快速、有效地获取图像的纹理特征，提出一种基于颜色共生混合结构（color co-occurrence hybrid structure，CCHS）的浮选泡沫图像纹理特征提取方法。该方法的步骤如下：首先，将泡沫图像从RGB空间转换到HSI空间并对各颜色分量进行量化，计算图像的颜色共生矩阵并将其正规化为三角矩阵；然后，利用CCHS算法提取图像的纹理特征；最后，分析矿物品位与特征统计量熵及新特征参数
一种新的浮选泡沫图像纹理特征提取方法
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基于模糊纹理谱的浮选泡沫图像纹理特征提取 (2009年)
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提出一种基于模糊纹理谱的浮选泡沫图像的纹理特征提取方法．该方法根据人眼感知特点定义了一种基于非线性函数的隶属度函数，依据相邻像素与中心像素的灰度变化大小关系统计其模糊纹理单元，计算模糊纹理谱，提取有效描述浮选泡沫纹理的新特征参数一纹理复杂度．并以工况相对稳定情况下的泡沫图像为例，对所提出的方法进行了验证分析，结果表明其有效性，并获得了浮选泡沫的最佳纹理复杂度区间，对浮选的优化操作提供重要的指导意义
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ESPnode - 用于节点机器人的简单 wifi...致澳大利亚墨尔本的 HackMelbourne (CCHS, ) 社区。 致所有其他开源开发人员，他们无数小时支持此设计的所有其他方面。 分配 该项目的特定分发条款受以下引用的许可约束。 如果
一种新的浮选泡沫图像纹理特征提取方法 (2012年)
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矿物浮选泡沫表面纹理与浮选工艺指标高低密切相关，为了准确获取泡沫图像纹理，在灰度共生矩阵方法的基础上提出一种新的浮选泡沫图像纹理特征提取方法。首先将泡沫图像进行颜色空间转换，对转换后的泡沫图像计算其颜色共生矩阵，然后从归一化后的颜色共生矩阵中提取特征统计量，最后根据特征统计量表征的泡沫纹理状况，设计有效描述浮选泡沫纹理的新特征参数――纹理复杂度。对所提出的方法进行了验证分析，定性地指出泡沫纹理复杂
论文研究-一种新的浮选泡沫图像纹理特征提取方法 .pdf
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浮选泡沫图像等效尺寸分布特征提取
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针对在煤泥浮选泡沫图像中的煤泥气泡互相粘连、边界模糊的情况,根据分水岭变换模拟浸水原理,提出一种新的、有效的分割算法,同时应用数学形态学中的腐蚀和膨胀算法,解决了经典分水岭算法不能处理的过分割和欠分割问题,使得粘连的煤泥气泡得到了有效的分割.然后计算出各个煤泥气泡的横截面积、周长、形状等物理特征参数,这些参数是实现自动控制浮选过程的重要依据.
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