CCHS算法在浮选泡沫图像纹理特征提取中的应用

"基于CCHS的浮选泡沫图像纹理特征提取 (2013年)" 在浮选工艺中，泡沫图像的分析对于监控矿物品位和优化浮选过程至关重要。2013年的一篇论文中，作者陈宁、林霞、桂卫华、阳春华和唐朝晖提出了一个创新的方法，即基于颜色共生混合结构（CCHS，Color Co-occurrence Hybrid Structure）的浮选泡沫图像纹理特征提取技术。这种方法旨在快速、高效地分析图像纹理，以辅助矿石品位的评估和浮选控制。 首先，该方法将原始的RGB色彩空间的泡沫图像转化为HSI（色相、饱和度、强度）色彩空间。HSI空间更适合于颜色分析，因为它更符合人类视觉系统的感知。在HSI空间中，图像的每个颜色分量被量化，这有助于简化后续处理并减少计算复杂度。接着，通过计算颜色共生矩阵，研究人员能够捕捉到图像颜色之间的相邻关系。这个矩阵经过规范化处理，转化为三角矩阵，进一步提炼了颜色信息。 然后，CCHS算法被应用于提取图像的纹理特征。这个算法结合了不同角度和距离的颜色共生信息，以全面地描述图像的纹理结构。与传统的纹理分析方法相比，CCHS降低了计算复杂性，同时提供了更为丰富的纹理描述。 在特征提取后，研究者分析了矿物品位与特征统计量，如熵和新提出的纹理复杂度参数之间的关系。熵是衡量信息不确定性的一个度量，在这里用于表示图像纹理的多样性。而纹理复杂度则反映了图像纹理的复杂程度，与矿物的物理化学特性有密切关联。通过对这些统计量的分析，可以揭示浮选过程中泡沫图像的变化规律，从而对矿物品位的控制提供指导。 研究表明，适当增加颜色分量的量化级数可以提高纹理特征提取的精度，这意味着更精细的颜色区分有助于捕获更微妙的图像差异。实验结果证实了采用CCHS算法的有效性，它能够更准确地反映矿物品位的变化，对于优化浮选工艺具有重要意义。这种方法的实施，不仅提高了浮选过程的自动化水平，还有助于实现智能化控制，节约成本，提高生产效率。 关键词涉及了浮选工艺、泡沫图像分析、纹理特征提取、颜色共生混合结构以及矿物品位的监测，显示了该研究在矿业工程和计算机视觉领域的交叉应用。文章的分类号TP391表明它属于信息技术和自动化领域的研究成果，文献标志码A则提示这是一篇原创性的科研论文。这篇2013年的研究为浮选泡沫图像的分析提供了一种新的有效工具，并对实际工业生产产生了积极影响。