国内刊号:44-1240/TP
国际刊号:1000-8152
发布日期:
作者:肖文辉,唐朝晖,刘金平,谢永芳
单位:中南大学 信息科学与工程学院,中南大学 信息科学与工程学院,湖南师范大学 信息科学与工程学院,中南大学 信息科学与工程学院
关键词:浮选泡沫图像; 气泡稳定性分析;非局部均值;时空联合去噪
基金:国家自然科学基金(61771492,61501183);国家自然科学基金-广东联合基金(U1701261).国家杰出青年科学基金(61725306)
浮选泡沫运动过程中不可避免地出现形变、坍塌、兼并、破裂等动态变化特性,常用的去噪方法难以获得高质量的监测图像,提出一种基于气泡稳定性分析的泡沫图像时空联合去噪方法。该方法采用扩展的相位相关法对浮选气泡进行亚像素运动估计,通过双线性插值进行运动补偿;在此基础上,以泡沫图像子块为单位检测气泡的稳定性,准确辨识出泡沫图像子块的稳定运动状态(Stable motion state, SMS)和非稳定运动状态(Unstable motion state, UMS);对具有SMS特性的子块采用时域滤波去噪,对具有UMS特性的子块采用非局部均值(Nonlocal means,NLM)方法进行空域滤波去噪;并根据气泡子块的相关系数,联合时域滤波结果和空域滤波结果获得泡沫图像的时空联合去噪输出。在锌浮选过程监控中进行实验验证,结果表明,该方法可以获得高信噪比的泡沫图像,去噪结果结构相似性强,为泡沫视觉特征的准确提取奠定了基础。
来源:2020年第4期
《控制理论与应用》期刊编辑部