浮选泡沫图像纹理特征提取：新方法与应用

"桂卫华，廖茜，阳春华，陈宁四位学者于2012年发表了一篇关于浮选泡沫图像纹理特征提取的新方法的论文，该研究属于自然科学领域，具体聚焦于矿物浮选工艺中的图像处理技术。他们提出了一种基于颜色共生矩阵的改进方法，旨在更准确地捕捉浮选泡沫图像的纹理特性，以帮助优化浮选过程的控制。 浮选是矿物加工的重要步骤，其中泡沫的纹理状态与工艺效率有直接关联。传统的灰度共生矩阵方法虽然常用于纹理特征的提取，但可能存在不足。因此，研究人员通过颜色空间转换，首先将泡沫图像转化为更适合分析的形式。接着，他们计算转换后图像的颜色共生矩阵，并对其进行归一化处理，以减少无关变量的影响。在此基础上，他们提取了能够描述泡沫纹理复杂度的特征统计量，定义了一个新的特征参数——纹理复杂度。 通过验证分析，该方法被证明能有效地反映泡沫纹理与矿物品位之间的关系，从而确定了理想的浮选泡沫纹理复杂度范围。实验结果显示，这种方法不仅有效，而且优于传统的灰度共生矩阵方法，为浮选工艺的自动化和智能化提供了有力的工具和支持。 关键词包括浮选、泡沫图像、颜色共生矩阵、纹理特征提取和灰度共生矩阵。该论文的中图分类号为TP273，文献标志码为A，文章编号为2095－2783(2012)04－0277－5，发表在2012年4月的第7卷第4期，属于中南大学信息科学与工程学院的研究成果。"