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矿物浮选泡沫图像增强与分割方法研究及应用

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-12页
1 绪论第12-22页
   ·课题研究背景与意义第12-13页
   ·矿物浮选泡沫图像处理方法研究现状第13-15页
   ·视觉图像增强方法研究现状第15-18页
   ·视觉图像分割方法研究现状第18-20页
   ·本文研究内容与结构安排第20-22页
2 矿物浮选工艺分析与图像形态特征第22-34页
   ·矿物浮选过程第22-24页
   ·矿化气泡的矿粒黏附效率第24-26页
   ·矿化气泡的稳定性第26-29页
   ·泡沫形态特征与工况关联分析第29-30页
   ·浮选泡沫图像处理的复杂性第30-33页
   ·本章小结第33-34页
3 泡沫图像的筛选与光照补偿方法第34-54页
   ·模糊图像的自动筛选第34-39页
     ·模糊图像定义第34-36页
     ·典型图像模糊度评价函数第36-38页
     ·改进的自适应加窗梯度模糊评价函数第38-39页
     ·算法仿真与分析第39页
   ·浮选监控系统光照系统第39-40页
   ·基于RETNEX理论的泡沫光照不均处理方法第40-45页
     ·Retinex理论第41-42页
     ·基于中心/环绕的单尺度Retinex方法第42-43页
     ·基于中心/环绕的多尺度Retinex方法第43-45页
   ·泡沫图像的粗分割与区域类型第45-50页
     ·基于二维局部交叉熵图像阈值化分割第45-47页
     ·基于快速自适应的图像阈值分割法第47-48页
     ·泡沫图像区域类型标定第48页
     ·泡沫强对比度区域的判定与处理第48-50页
   ·基于自适应MSR方法的泡沫图像光照补偿第50-53页
   ·本章小结第53-54页
4 基于多尺度几何分析的浮选泡沫图像增强第54-82页
   ·多尺度几何分析第54-56页
   ·基于多尺度几何分析的图像增强方法第56页
   ·基于NSCT的泡沫图像增强方法第56-72页
     ·Contourlet变换第56-59页
     ·非下采样Contourlet变换第59-63页
     ·NSCT系数的分析与处理第63-66页
     ·基于NSCT和多尺度Retinex的泡沫图像增强算法第66-67页
     ·算法的仿真分析第67-72页
   ·基于改进方向波变换的浮选泡沫图像增强方法第72-81页
     ·方向波变换第72-74页
     ·改进方向波变换的实现第74-76页
     ·基于改进方向波变换的浮选泡沫图像增强方法第76-77页
     ·算法的仿真分析第77-81页
   ·本章小结第81-82页
5 基于参数测量的分水岭泡沫图像分割方法第82-102页
   ·矿物浮选泡沫图像分析第82-83页
   ·基于谷底型边缘的泡沫图像分割方法第83-86页
   ·面向对象的泡沫图像分水岭自动分割方案第86-93页
     ·基于空间关系的透明窗标定第86-87页
     ·基于LBPV纹理特征区域标记第87-90页
     ·多尺度形态学图像处理第90-91页
     ·带标记的分水岭分割方法第91-93页
   ·图像分割质量评估第93-96页
     ·差异实验评价方法第94-95页
     ·经验优度评价方法第95-96页
   ·分割算法实验仿真与分析第96-99页
   ·泡沫形态参数测量第99-100页
   ·本章小结第100-102页
6 工业应用研究第102-122页
   ·铝土矿浮选泡沫图像实时监控系统第102-112页
     ·系统硬件组成第103-104页
     ·系统软件功能第104-107页
     ·软件关键技术实现第107-112页
   ·工业应用第112-120页
     ·图像参数测量性能分析第112-115页
     ·图像参数测量性能分析第115-118页
     ·生产工艺指标预测准确性第118-120页
   ·本章小结第120-122页
7 结论与展望第122-125页
   ·结论第122-123页
   ·展望第123-125页
参考文献第125-137页
攻读学位期间主要的研究成果第137-139页
致谢第139页

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