| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·铜浮选工艺过程与气泡的形成 | 第9-12页 |
| ·铜浮选工艺过程 | 第9-10页 |
| ·浮选泡沫的形成和矿化过程 | 第10-11页 |
| ·铜浮选泡沫特征与浮选工况的关系分析 | 第11-12页 |
| ·浮选泡沫图像处理算法研究现状 | 第12-14页 |
| ·浮选泡沫图像分割方法研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 铜浮选泡沫图像的特点与分类 | 第17-26页 |
| ·铜浮选泡沫图像特点及分割方法研究思路 | 第17-19页 |
| ·铜浮选泡沫图像特点 | 第17-18页 |
| ·铜浮选泡沫图像分割方法研究步骤 | 第18-19页 |
| ·阈值化分割方法 | 第19-21页 |
| ·阈值化分割原理 | 第20页 |
| ·Otsu阈值分割方法 | 第20-21页 |
| ·铜浮选泡沫图像分类 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于向量形态学重构的泡沫图像预处理方法研究 | 第26-40页 |
| ·传统的形态学重构 | 第26-30页 |
| ·数学形态学运算 | 第26-29页 |
| ·形态学重构原理 | 第29-30页 |
| ·基于HSV空间的向量形态学重构 | 第30-35页 |
| ·HSV颜色空间 | 第31-32页 |
| ·基于HSV空间的向量数学形态学 | 第32-34页 |
| ·改进的向量形态学开重构 | 第34-35页 |
| ·铜浮选泡沫图像预处理 | 第35-39页 |
| ·改进的向量形态学开重构去除亮点 | 第35-37页 |
| ·图像灰度化 | 第37-38页 |
| ·空间域均值滤波 | 第38页 |
| ·形态学开闭重构滤波 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 铜浮选泡沫图像分割方法研究 | 第40-57页 |
| ·图像分割基本原理及问题的提出 | 第40-42页 |
| ·图像分割原理 | 第40-41页 |
| ·问题的提出 | 第41-42页 |
| ·基于谷底边缘检测的泡沫图像分割算法 | 第42-47页 |
| ·基于局部灰度极小值的边缘检测算法 | 第43-44页 |
| ·基于谷底边缘检测的泡沫图像分割算法实现 | 第44-46页 |
| ·泡沫图像分割实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·基于向量形态学重构的泡沫图像分割算法 | 第47-52页 |
| ·分水岭算法的基本原理 | 第47-48页 |
| ·基于Top-Ha面积h顶重构提取种子点 | 第48-50页 |
| ·基于向量形态学重构的铜浮选泡沫图像分割方法实现 | 第50-51页 |
| ·泡沫图像分割结果与分析 | 第51-52页 |
| ·泡沫图像分割方法评价与结果分析 | 第52-56页 |
| ·泡沫图像分割评价方法 | 第52页 |
| ·泡沫图像分割结果分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 工业应用研究 | 第57-66页 |
| ·铜浮选泡沫图像监控系统 | 第57-60页 |
| ·系统硬件配置 | 第57-59页 |
| ·系统软件结构 | 第59-60页 |
| ·工业应用 | 第60-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·研究工作总结 | 第66页 |
| ·后续工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第74页 |