浮选泡沫新纹理特征提取法提升矿选性能

本文档深入探讨了一种创新的浮选泡沫图像纹理特征提取方法，由桂卫华、廖茜、阳春华和陈宁四位作者针对矿物浮选过程中的关键问题而提出。浮选泡沫表面的纹理特性与浮选工艺的效率和产品质量有着密切的关系。为了实现对泡沫图像纹理的精确识别和分析，研究者们在此前的灰度共生矩阵方法的基础上进行了改进。 首先，作者对浮选泡沫图像进行颜色空间转换，这是为了适应不同光照条件和颜色分布下，更好地捕捉泡沫的视觉特征。颜色共生矩阵是一种统计工具，它能描述像素间的颜色组合频率，有助于揭示图像的纹理结构。通过对转换后的图像计算颜色共生矩阵，可以提取出更为丰富的纹理信息。 接着，他们对归一化的颜色共生矩阵进行特征统计分析，这是一种数据降维和特征提取的过程，通过量化颜色共生矩阵中的模式和关联性，来提炼出能反映泡沫纹理特性的关键指标。这些特征统计量是理解泡沫纹理的关键，它们能够有效地描述泡沫表面的复杂程度和均匀性。 核心贡献在于提出了一个新的特征参数——“纹理复杂度”，这是基于上述特征统计量设计的一种专门用于描述浮选泡沫纹理的量化参数。纹理复杂度不仅定量地反映了泡沫的视觉特点，还揭示了与浮选工艺性能之间的潜在联系。通过实验验证，该方法成功地捕捉到了泡沫纹理与矿物品位之间的关系，并确定了最佳的纹理复杂度区间，这对于浮选过程的优化控制具有实际意义。 与传统的灰度共生矩阵纹理特征提取方法相比，新方法展现出更高的精度和有效性，这表明它在实际应用中具有显著的优势。因此，这项研究对于提升浮选工艺的智能化监控和控制具有重要的理论和实践价值，为浮选行业的进一步发展提供了有力的技术支持。这篇研究论文为浮选泡沫图像处理领域提供了一种新颖且实用的纹理特征提取策略。