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数字图像处理技术在煤泥浮选泡沫图像纹理特征的提取及识别上的应用
被引:11
作者:
刘文礼
路迈西
机构:
[1] 中国矿业大学北京校区化工与环境工程系
[2] 中国矿业大学北京校区化工与环境工程系 北京
[3] 北京
来源:
关键词:
浮选泡沫;
纹理;
特征参数;
模式识别;
自组织特征映射网络;
D O I:
10.16447/j.cnki.cpt.2004.04.024
中图分类号:
TD948.9 [];
学科分类号:
081902 ;
摘要:
将数字图像处理系统应用于煤泥浮选泡沫图像的特征提取和识别 ,引入了空间灰度相关矩阵和邻域灰度相关矩阵来提取泡沫的纹理特性 ,并提取基于这两种算法的一系列特征参数来描述泡沫的结构 ;分析了各泡沫特征参数随浮选时间 (泡沫纹理 )的变化关系 ,定性地指出了各泡沫特征参数与泡沫纹理的相关性 ;并利用自组织神经网络对煤泥浮选泡沫的状态进行了识别 ,分类识别的平均正确率达 76 5 %。
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