| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 铝土矿浮选工艺 | 第10-13页 |
| 1.2.1 铝土矿浮选工艺过程 | 第10-11页 |
| 1.2.2 浮选泡沫的形成和矿化过程 | 第11-12页 |
| 1.2.3 浮选泡沫特征与浮选工况相关性分析 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 泡沫图像颜色特征提取及校正方法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 泡沫图像纹理特征提取方法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 文章主要内容及结构 | 第17-19页 |
| 2 铝土矿浮选泡沫图像颜色校正方法及分析 | 第19-32页 |
| 2.1 浮选泡沫图像产生色偏的原因 | 第19-21页 |
| 2.1.1 颜色恒常原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 泡沫图像色偏原因分析 | 第20-21页 |
| 2.2 浮选泡沫图像颜色特征的提取方法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 泡沫图像预处理 | 第21-25页 |
| 2.2.2 泡沫图像颜色特征提取 | 第25页 |
| 2.3 浮选泡沫图像颜色特征校正方法 | 第25-29页 |
| 2.3.1 自然数指数曲线模型的建立 | 第25-28页 |
| 2.3.2 泡沫图像颜色校正方法 | 第28-29页 |
| 2.4 泡沫图像颜色校正方法应用与结果分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于旋转分类的模糊纹理谱特征提取方法 | 第32-44页 |
| 3.1 纹理谱简介 | 第32-35页 |
| 3.1.1 纹理谱的概念 | 第32页 |
| 3.1.2 纹理谱的定义 | 第32-35页 |
| 3.2 模糊纹理谱算法 | 第35-38页 |
| 3.2.1 模糊纹理谱理论 | 第35-36页 |
| 3.2.2 模糊纹理谱隶属度函数 | 第36-38页 |
| 3.3 基于旋转分类的模糊纹理谱算法 | 第38-43页 |
| 3.3.1 模糊纹理单元旋转分类 | 第38-39页 |
| 3.3.2 粗糙度与平滑度的定义 | 第39-41页 |
| 3.3.3 基于旋转分类的模糊纹理谱特征提取算法 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 铝土矿浮选泡沫图像纹理特征提取方法分析 | 第44-53页 |
| 4.1 现有的泡沫图像纹理特征提取方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 基于PCA的GLCM的纹理特征提取方法 | 第44-46页 |
| 4.1.2 基于PCA的GLCM的纹理特征提取方法的应用现状 | 第46-47页 |
| 4.2 基于RCFTS算法的泡沫图像纹理特征提取方法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 基于RCFTS算法的纹理特征提取方法 | 第47-48页 |
| 4.2.2 浮选泡沫图像的纹理特征提取方法的比较与分析 | 第48-49页 |
| 4.3 基于RCFTS的纹理特征提取方法应用及实验分析 | 第49-52页 |
| 4.3.1 基于RCFTS的特征提取方法的应用 | 第49-51页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 工业应用研究 | 第53-60页 |
| 5.1 铝土矿浮选泡沫图像监控系统硬件结构 | 第53-55页 |
| 5.1.1 工业现场硬件设计 | 第53-54页 |
| 5.1.2 工业现场安装 | 第54-55页 |
| 5.2 铝土矿浮选泡沫图像监控系统软件结构 | 第55-57页 |
| 5.2.1 软件系统简介 | 第55页 |
| 5.2.2 系统功能实现 | 第55-57页 |
| 5.3 工业应用研究 | 第57-59页 |
| 5.3.1 颜色特征应用分析 | 第57-58页 |
| 5.3.2 纹理特征应用分析 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第68页 |
