论文研究-基于光照建模的改进分水岭锌浮选泡沫图像分割 .pdf

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基于光照建模的改进分水岭锌浮选泡沫图像分割,张进,唐朝晖,浮选泡沫表层的气泡结构特征是表征浮选工况的重要指标,但有效的气泡结构表征依赖于准确的泡沫图像分割。有色金属的浮选泡沫有其
国科技论文在统 总结现有标记分水岭泡沫图像分割算法不难发现,无论是 变换还是 变换它们均假定泡沫高亮区域与正常光照区域存在最小亮度差。但实际因表面泡沫的形态 不规则,气泡或凸起或扁平,泡沫块的圢塌与兼并,以及气泡与光源的相对位置等影响,致 使各气泡高亮区域的亮度差异大。取的过大,欠光照区域易产生欠分割;取的过小,强 光照区域易产生过分割。针对这一现象,虽有诸如李建奇等人所提的多尺度 光照补 偿等算法,但实测改善效果有限。尤其在多金属混合浮选的泡沫图像分割中,光照补偿 的办法并不能解决最优的选取问题。单金属泡沫浮选的气泡成分较单一,采集到的泡沫图 像较平滑,杂质、粘黏小泡形成的伪髙亮区域少,如图()、()所示。如图() ()所示,多金属优先浮选的气泡成分复杂,以铅锌浮选为例,锌泡沫中不仅含有黏性矿 泥颗粒,还有上ˉ流程铅浮选中没被浮选出去的铅颗粒。因此,在采集到的锌浮选 泡沫图像中,气泡纹理复杂,气泡表面多眺变条纹,粘黏小泡多 图泡沫浮选图像。(〕铜浮迒图像;()锑浮选图像;〈)铝浮选图像;()铲浮选图像 针对粘黏小气泡及多金属颗粒、黏性矿泥颗粒共存的泡沫图像难以提取有效分水岭标记 的问题,本文提出光照建模的方法,即首先佔计出气泡的顶部图像与光照分布图像;接着, 将气泡顶部图像与光照分布图像作差,即可得到各气泡髙亮区域灰度值一致且各高亮区域的 影响区域灰度一致的拓扑图像;然后,对拓扑图像进行闯偵分割提取分水岭标记:最后,进 行分水岭变换得到泡沫图像分割结果。 算法原理与流程 分水岭变换 分水岭变换是一种基于拓扑理论的数学形态学图像分割方法,其基本思想是把灰度图像 视为测地学上的拓扑地貌,并将图像像素点的灰度值视为相应位置的海拔高度。图像中 每·个局部极小值及其影响的区域称为集水盆,而相邻集水盆之间形成的大坝则称为分水 岭。分水岭的形成可以通过浸水过程模拟:在每个局部极小值衣面,刺穿个小孔,然后 把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,钶一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展,在 两个集水盆汇合处构筑大坝,即形成分水岭。 和 的提出的模拟浸入过程的分水岭算法实现包括两部分:排序与泛洪 。具体为: )首先计算图像中各像素点的梯度值,然后扫描整幅图像得到各梯度的概率密度。计 算出所有像素点的排序位置并将其存入排序数组。其中,各像素点在排序数组中的位置由梯 度分布的积概率与该像素点的梯度值计算得到。 国科技论文在统 )像素点按梯度值从低到高的顺序处理(在排序后的数组中,梯度值越低的点存放的 位置越靠前),相同梯度值的点作为一个梯度层级。 )处理一个梯度层级时,首先将该层中所有邻域未被标识的点加入到一个先进先出 队列中。 )若先进先出队列非空,则弹出队列的首元素作为当前处理像素。顺序处理当前像素 所有高度为的邻域点。如果邻点已被标识,则根据该邻域点的标识刷新当前像素点的标 识。如果邻域点尚未被标识,则将该邻域点加入到先进先出队列中。循环执行本步直至队列 空为止。 )冉一次扫描当前梯度层级的像素点,检査是否仍有未标识点。此时的未标识点意味 着个新的极小值区域。因此,如果发现未标识点,则将当前区域标识值加,并将该值赋 为未标识点的标识值。然后,从该点出发执行与步骤相同的泛洪步骤,标识属于该极小 值区域的所有像素点。 )返回步骤处理下一梯度层级,直至将所有梯度层级都处理完毕为止。 分水岭算法对图像噪声及物体表面细微的灰度变化均易产生过分割现象,因此,在实际 使用中,为得到有效的分割结果,一是强化待分割对象的边缘,二是为分水岭算法提供局部 极小值点。泡沫图像为弱边缘图像,且气泡表面的杂质易形成梯度值比实际泡沫边缘更人的 干扰边缘。因此,对泡沫图像进行边缘増强是不现实的。将泡沫表面的高亮区域作为分水岭 泡沫图像分割的局部极小值点(又称分水岭标记点、种子点),匡内外提出了基于 变换和基于 变换的方法 图像预处理 如图所示,泡沫图像不仅存在复杂光照环境造成的噪声,同吋因为气泡携带杂质颗粒 致使在泡沫图像上形成噪声边缘及伪髙亮点,这些噪声将影响泡沫髙亮区域的提取。因此, 采用形态学开闭重构运算对泡沬图像进行滤波处理。形态学开重构和闭重构分别定义如下 δ( 其中,。=(⊙)⊕表示以结构元素先对进行腐蚀再对腐蚀的结果进行膨胀,其结 果即为形态学开运算;·-(⊕)表示以结构元素先对进行膨胀再对膨胀的结果 进行腐蚀,其结果即为形态学闭运算;E()表示腐蚀重构;δ(表示膨胀重构 基于光照建模的标记点提取 观察泡沫图像易发现,因气泡顶端的凸结构以及气泡与气泡之间的凹结构特性,气泡的 凸结构反射光强,而气泡边缘反射光弱。气泡凸结构上的高亮区域并不固定,而是随着气泡 的移动产生形变及运动,这主要与气泡、光源、镜头三者的空间关系位置有关。观察每个气 泡凸结构上的高亮区域及其影响区域发现,气泡高亮区域的灰度值大小主要由气泡高亮区域 相对于镜头及光溟的反射面决定。同一泡沫图像中,不仅不同气泡表面的高亮区域灰度值差 异大,而且不同气泡衣面晑亮区域与其影响区域的灰度差异也较大。由于气泡多含杂质及细 小气泡粘黏,若直接以较小阈值或是较小的参数进行高亮区域捉取,则极易把临近杂质或 细小气泡形成的伪高亮区域提取出来,造成泡沫图像的过分割。同时,每个气泡的高亮区域 难以可靠识别及定位,非局部极大值抑制难以过滤伪高亮区域的干扰。但通过光照建模的方 国科技论文在统 法,使气泡高亮区域的影响区域灰度·鈫进而抑制伪高亮区域则相对容易实现 0.300.290.300.340.390.440.430.400.38 0.200.270310.380.460.600460.400.39 0290770330470610.580 410.40 0.290.290.360580800690.500.420.41 x二 0.300.310.390.670940.730.480.410.41 0.320.330.400630830670.470.410.42 0310.340.390520620.570.460.420.43 0.290330.370a2040a60420.42044 0.270.300.360.390440.430.410.420 图屮值滤波。()屮值滤波计算;()屮值滤波去除伪高亮区域。 对泡沫图像进行光照建模,即以黑洞区域、髙亮区域为前景实现对整幅泡沬图像的背景 估计,这可以通过中值滤波实现。中值滤波是一种非线性的图像平滑方法,与均值滤波及其 他线性滤波器相比,它能很好地滤除脉冲噪声,冋时乂能够保护目标图像边缘。该滤波算法 首先将邻域中的像紊按灰度值大小进行排序,然后选择该区域的中间灰度值作为当前像素的 输出灰度值,其·般定义为: )}()∈ 其中,表示以()为中心的邻域。如图()所示,红色矩形框表示以红圈标记像 素为中心的×大小邻域,红圈右上角数字表示中值滤波的输出值。图()表示泡沫图 像块经ⅹ大小模板中值滤波后的结果。对比滤波前与滤波后两幅图像可以发现,气泡表 面杂质及粘黏小泡形成的伪高亮区域被滤除,且气泡与气泡之间边缘高亮带被抑制。 由于伪高亮区域及粘黏气泡的大小普谝小于气泡高亮区域,因此,当以气泡高亮区域人 小的模板进行中值滤波时,可以有效去除伪髙亮区域造成的干扰,滤波结果强调的是客气泡 顶端的灰度分布。但是,气泡伪高亮区域被滤除的冋时,气泡表面的高亮区域也受到∫一定 程度的抑制,造成高亮区域与其影响区域的灰度差异变小,给后续高亮区域提取带来困难。 为此,再以气泡大小的模板对泡沫图像进行中值滤波,进而估计出泡沐图像的光照分布。如 图所示,当以ⅹ大小的模板对泡沫图像进行中值滤波后,滤波结果不再含有气泡结构, 每一图像区淢块所能表征的仅仅是该局部区域的光照强度。因此,以近似于较大高亮区域大 小的ⅹ模板对泡沫图像进行中值滤波得到的各泡沬顶部的灰度佔计,而以近似于较大气 泡大小的×模板对泡沫图像进行中值滤波得到的是光照分布的佔计。如图所示,将佔 计得到的泡沫顶部图像与光照分布估计图像作差,即可得到光照分布一致的泡沫顶部图像。 此时,各高亮区域的景响区域的灰度一致,且各高亮区域灰度值的差异被缩小,阈值分割即 可得到较为理想的分水岭标记图像。 国科技论文在统 15×15 模板 40×40 模板 图基于光照建模的分水岭标记提取。 (a) 图分水岭标记图像提取。()经光照健嗅处理后的拓扑图像:()阈值分掣提取()中的局部极小 值区域作为分水岭标记;()经开闭重构滤波后的拓扑图像 变换提取()中的局部极 小值区域作为分水岭标记。 图()为经中值滤波估计泡沬顶部与光照分布后得到的拓扑图像(拓扑图像指对 泡沬图像取反后得到的图像),图()则为原始泡沫图像经开闭重构滤波后得到的拓扑 图像。对比图()、()不难发现,()中各暗区域的影响区域中包含细小暗区域噪 声,而()中则没有。同时,()的暗区域边缘较()平滑且锐利。对比()和() 的分水岭标记提取结果,可以发现()中存在不少位于粘连细小气泡处的标记存在。 实验 项目组在广东某铅锌浮选厂搭建的复选泡沫图像采集系统于年月开始运行, 经采集了人量的浮选图像数据与工艺数据。本文选择了年月日到年月 日所采集的泡沫图像进行研宄,实验所用数据为中班数据( ),其中 每隔分钟选取一帧图像,共计张泡沫图像。选取中班数据的缘由有两点:一是,白 天有阳光、厂房灯光、摄像单元强光灯等多光源相互作用,泡沫图像采焦所受干扰大;二是 上午:至下午:有矿泷直接打入锌浮选搅拌桶,矿浆所含杂质多且杂。 为验证所提算法的优越性,本章加入 变换 和 变换 与本文算法进行对比试验验证。其中 变换和 变换中的参数及本文算法 中的阈值均设为同一固定值 部分实验结果如图所示。 国科技论文在统 (o) 图泡沫图像分割。()原始图像;()本文方法;( 变换;() 变换。 结论 实殓表面,本文提岀的基于中值滤波光照建模的分水岭标记提取算法克服」以往分水岭 算法在多金属及矿泥杂质共存的泡沫图像难以可靠分割的冋题,该算法鲁棒性好、边界定位 准确。利用较大高亮区域大小的模板进行中值滤波估计出气泡顶部灰度值的方法,即可以有 效保留气泡顶部的髙亮区域,又能滤除气泡表面的粘黏小气泡及多金属颗粒、黏性矿泥颗粒 共存生的噪声边缘。利用较大气泡大小的模板进行中值滤波估计出泡沫图像中的光照分 布,不仅可以有效补偿在对高亮区域进行中值滤波时的灰度抑制,与气泡顶部估计图像结合 还能有效补偿各气泡表面高亮区域的影响区域灰度不一致问题,有效地解决了分水岭进行泡 沬图像分割中的欠分割和过分割问题。由分割后的泡沫图像可统计分析气泡尺寸分布与浮选 工况之间的内在关系,实现对浮选过程的监控。 参考文献 国科技论文在统 阳春华杨尽英牟学民周开军桂卫华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 分割电子与信息学报 阳春华周开罕牟学民桂卫华基于计算杋视觉的浮选泡沫颜色及尺寸测量方法仪器仪表学报 周开军阳春华牟学民桂卫华基于图像特征提取的浮选关键参数智能预测算法控制与决策 李建奇阳春华曹斌芳朱红求刘金平面向参数测量的改进分水岭浮选泡沬图像分割方法仪器 仪表学报

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