矿物浮选泡沫图像形态特征提取方法与应用

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-11页
第一章 绪论	第11-21页
·课题研究背景与意义	第11-13页
·浮选泡沫图像处理方法研究现状	第13-16页
·泡沫图像尺寸与形状特征提取方法研究现状	第16-18页
·泡沫图像分割方法研究	第16-18页
·泡沫图像形态特征提取方法研究	第18页
·基于泡沫图像的浮选过程建模方法	第18-19页
·本文研究内容与结构安排	第19-21页
第二章 矿物浮选机理分析	第21-42页
·矿物浮选原理	第21-31页
·浮选原理概述	第21-22页
·气泡矿化过程	第22-31页
·基于概率的矿粒与泡沫作用过程分析	第31-36页
·矿粒与气泡粘附机理	第31-32页
·矿粒与气泡的碰撞过程	第32-34页
·矿粒在气泡表面粘附过程	第34-36页
·矿粒与气泡的脱附过程	第36页
·浮选工况的主要影响因素分析	第36-39页
·浮选药剂对工况的影响	第36-37页
·矿浆浓度对工况的影响	第37-38页
·矿物粒度对工况的影响	第38页
·风压对工况的影响	第38页
·泡沫层厚度对工况的影响	第38-39页
·泡沫形态特征提取研究思路	第39-41页
·本章小结	第41-42页
第三章 浮选泡沫图像分割参数选择方法研究	第42-76页
·问题的提出	第42-45页
·形态学几何模式谱理论	第45-56页
·二值模式谱	第46-53页
·灰度模式谱	第53-56页
·泡沫图像预处理	第56-61页
·基于改进FCM的图像聚类	第56-59页
·基于面积重构开闭运算图像除噪	第59-61页
·基于几何模式谱的分割参数选择	第61-63页
·实验分析	第63-75页
·泡沫图像分割最优参数选取过程	第63-68页
·基于最优结构元素的分水岭分割	第68-70页
·基于最优模板尺寸的谷底边缘分割	第70-74页
·结构元素对分割结果的影响	第74-75页
·本章小结	第75-76页
第四章 混杂粘连泡沫图像自适应分割算法研究	第76-106页
·问题的提出	第76-77页
·图像分割的概念及定义	第77-79页
·基于分层分水岭的泡沫图像自适应分割算法	第79-93页
·算法流程	第79-80页
·FCM驱动分水岭分割算法	第80-84页
·基于模糊纹理谱的区域特征提取	第84-89页
·基于支持向量机的泡沫图像识别	第89-92页
·区域合并	第92-93页
·泡沫图像分割评估方法	第93页
·实验与分析	第93-105页
·图像聚类对分割结果的影响	第94-96页
·泡沫图像特征提取与识别	第96-98页
·泡沫图像分割	第98-99页
·分割结果比较分析	第99-105页
·本章小结	第105-106页
第五章 浮选泡沫图像形态特征提取方法	第106-119页
·分割图像标记	第106-107页
·泡沫尺寸特征	第107-109页
·单个气泡的直径和尺度	第107-108页
·气泡群的统计分布特征	第108-109页
·泡沫形状特征	第109-115页
·泡沫形状的定性分析	第109-110页
·形态签名变换	第110-112页
·基于MST的泡沫形状描述方法	第112-113页
·基于MST的泡沫形状描述算法实现	第113-115页
·实验分析	第115-118页
·尺寸特征提取	第115-116页
·形状特征提取	第116-117页
·图像特征精度敏感性分析	第117-118页
·本章小结	第118-119页
第六章 工业应用研究	第119-135页
·矿物浮选泡沫图像处理系统	第119-123页
·图像采集平台设计	第119-121页
·系统软件开发	第121-123页
·数据预处理	第123-124页
·工业运行数据分析	第124-125页
·稀疏LSSVM建模方法	第125-127页
·最小二乘支持向量机	第125-126页
·最小二乘支持向量机的核矩阵简约	第126-127页
·泡沫图像特征与浮选回收率相关性分析	第127-128页
·工业应用	第128-134页
·工业应用效果	第128-134页
·系统技术指标	第134页
·本章小结	第134-135页
第七章 结论与展望	第135-138页
·结论	第135-136页
·展望	第136-138页
参考文献	第138-149页
致谢	第149-150页
攻读学位期间主要的研究成果	第150-151页