基于图像序列的铝土矿精选泡沫纹理分析方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·泡沫浮选基本原理 | 第9-14页 |
| ·泡沫浮选基本原理 | 第10-12页 |
| ·气泡的形成和矿化过程 | 第12页 |
| ·浮选工况的主要影响因素分析 | 第12-14页 |
| ·浮选泡沫图像处理方法研究现状 | 第14-17页 |
| ·浮选泡沫图像处理方法的国外研究现状 | 第15-16页 |
| ·浮选泡沫图像处理方法的国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·泡沫图像纹理特征提取方法研究现状 | 第17-18页 |
| ·静态纹理提取研究现状 | 第17-18页 |
| ·动态纹理特征提取研究现状 | 第18页 |
| ·本文主要研究工作及内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于图像处理的精选泡沫状态识别分析 | 第20-32页 |
| ·铝土矿浮选泡沫分析 | 第20-23页 |
| ·铝土矿浮选泡沫图像的特点 | 第20-21页 |
| ·铝土矿浮选泡沫状态分析 | 第21-23页 |
| ·基于数字图像处理的精选泡沫图像分析流程 | 第23页 |
| ·精选泡沫识别分析 | 第23-27页 |
| ·精选泡图像特征分析 | 第24-26页 |
| ·浮选操作变量与泡沫纹理的定性关系 | 第26-27页 |
| ·精选作业泡沫分类 | 第27-28页 |
| ·精选泡沫图像序列的纹理分析 | 第28-31页 |
| ·静态纹理分析 | 第29-30页 |
| ·动态纹理分析 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 精选泡沫图像静态纹理特征提取方法研究 | 第32-47页 |
| ·树型小波变换分析 | 第32-37页 |
| ·小波变换 | 第32-33页 |
| ·分辨率分析 | 第33-35页 |
| ·树型小波变换 | 第35-37页 |
| ·基于小波系数灰度统计的特征提取及分析 | 第37-43页 |
| ·基于梯度幅值的特征提取 | 第37-40页 |
| ·基于小波系数边缘分布的特征提取及分析 | 第40-43页 |
| ·基于小波系数模糊纹理谱的特征及分析 | 第43-46页 |
| ·模糊纹理谱 | 第43-44页 |
| ·纹理特征提取 | 第44-45页 |
| ·粗糙度与矿物品位的相关性分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 精选泡沫图像序列动态纹理特征提取方法研究 | 第47-56页 |
| ·基于光流法的动态纹理分析 | 第47-50页 |
| ·Horn-Schunck算法分析 | 第48-49页 |
| ·Lucas-Kanade算法分析 | 第49页 |
| ·块匹配算法 | 第49-50页 |
| ·基于模型法动态纹理特征提取 | 第50-54页 |
| ·ARMA动态纹理模型 | 第50-51页 |
| ·模型参数估计 | 第51-53页 |
| ·模型参数的密度分布函数 | 第53-54页 |
| ·基于动态纹理特征的精选泡沫图像序列识别 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 精选泡沫图像的分类识别 | 第56-65页 |
| ·分类算法选择 | 第56-57页 |
| ·实验与结论 | 第57-64页 |
| ·实验数据分析 | 第57-60页 |
| ·纹理特征提取 | 第60-61页 |
| ·仿真结果及分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·研究工作总结 | 第65-66页 |
| ·后续工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 | 第74页 |
