公开(公告)号：CN108986077A

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201810629581.3

申请日：2018-06-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 王姝 ,  李怡 ,  常玉清 ,  王福利 ,  邹筱瑜 ,  于丰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/42

Abstract: 本发明属于浮选泡沫工矿识别技术领域，尤其涉及一种基于双树复小波域共生增广矩阵的浮选泡沫工况识别方法。该方法包括对图像进行双树复小波变换，提取图像的高低频子图；基于双树复小波变换计算各子图的灰度共生增广矩阵；计算各增广矩阵的特征值；搭建浮选工矿识别模型；将增广矩阵的特征值作为浮选工矿识别模型的输入特征矢量，用于浮选工况的识别。本发明能够准确、快速的实现浮选泡沫图像的工况识别，避免人工观测的主观性和随意性，为浮选生产的优化控制提供了可能，确保了企业的经济效益和生产效率，保证了矿产资源的可持续性发展。

公开(公告)号：CN108986077B

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN201810629581.3

申请日：2018-06-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 王姝 ,  李怡 ,  常玉清 ,  王福利 ,  邹筱瑜 ,  于丰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/42

Abstract: 本发明属于浮选泡沫工矿识别技术领域，尤其涉及一种基于双树复小波域共生增广矩阵的浮选泡沫工况识别方法。该方法包括对图像进行双树复小波变换，提取图像的高低频子图；基于双树复小波变换计算各子图的灰度共生增广矩阵；计算各增广矩阵的特征值；搭建浮选工矿识别模型；将增广矩阵的特征值作为浮选工矿识别模型的输入特征矢量，用于浮选工况的识别。本发明能够准确、快速的实现浮选泡沫图像的工况识别，避免人工观测的主观性和随意性，为浮选生产的优化控制提供了可能，确保了企业的经济效益和生产效率，保证了矿产资源的可持续性发展。