【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，首先对泡沫灰度图像进行曲线波变换，然后分别对不同尺度不同方向的曲线波子图进行处理，提取多尺度多方向的纹理表征信息，构成泡沫图像的特征向量。根据所获得的纹理特征，可将不同工况的泡沫图像区分开来。该针对泡沫图像识别具有良好的模式可分性，且易于实施。【专利说明】泡沬图像多尺度多方向纹理特征的提取方法
本专利技术涉及一种，属于图像处理技术和模式识别领域。
技术介绍
在图像研究中，纹理是一个重要特征，它与图像分辨率密切相关，只有在一定尺度下才能感知到。根据人类对纹理的视觉感知心理学研究，人类在对纹理的识别任务中，最重要的三个维度是方向性、周期性和随机性，其中方向是尤为重要的因素。因此，描述纹理特征必须具备多尺度、多方向特性。浮选泡沫图像包含丰富的细节纹理和奇异曲线，各个方向纹理变化不规则，气泡间边缘曲线不规则，对其进行准确的纹理描述非常困难。目前，应用于浮选图像处理的纹理特征提取方法主要有基于灰度共生矩阵的统计方法和基于小波变换的滤波方法。灰度共生矩阵可以描述0°、45°、90°和135°方向上的纹理图像结构特征，但都是在单一尺度下...
【技术保护点】
一种泡沫图像多尺度多方向纹理特征的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：从铜浮选现场所获取的泡沫灰度图像TM×N(x，y)，其中M×N为泡沫灰度图像的分辨率，(x，y)表示灰度图像的像素；然后对泡沫灰度图像进行曲线波分解，得到曲线波系数矩阵集合，包括最粗尺度层(coarse层)、次粗尺度层(detail层)以及最细尺度层(fine层)；步骤二：对步骤一得到的曲线波系数矩阵集合中的最粗尺度层(coarse层)系数矩阵和最细尺度层(fine层)系数矩阵，分别计算平均范数能量，作为最粗尺度层和最细尺度层的特征量；对步骤一得到的曲线波系数矩阵集合中的detail层系数矩阵，所...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：彭涛，赵璐，曹威，彭小奇，宋彦坡，赵林，黄易，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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