基于圖像統(tǒng)計(jì)建模的泡沫圖像恒常顏色校正算法研究.pdf

1、在基于機(jī)器視覺(jué)的礦物浮選監(jiān)控過(guò)程中，泡沫圖像所包含的顏色信息能夠直接反映出浮選工況的好壞。因此，通過(guò)提取并研究浮選泡沫圖像的顏色特征變化，能夠?qū)崿F(xiàn)浮選工況的優(yōu)化控制。然而，由于浮選現(xiàn)場(chǎng)的惡劣環(huán)境以及復(fù)雜光照等不利因素的影響，致使采集到的泡沫圖像遭受嚴(yán)重的噪聲干擾以及色偏。為了消除以上不利影響，提高后續(xù)顏色特征提取的準(zhǔn)確性，本文提出了基于圖像統(tǒng)計(jì)建模的泡沫圖像恒常顏色校正算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)針對(duì)泡沫圖像遭受的嚴(yán)

2、重噪聲干擾，結(jié)合泡沫圖像的固有視覺(jué)特性，提出了基于復(fù)合形態(tài)學(xué)和顏色恒常的泡沫圖像去噪方法。該方法將圖像變換到消除偏色的RGB模型，以消除光照變化引起的圖像直方圖的偏移，然后再對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)合形態(tài)學(xué)濾波去噪。根據(jù)泡沫圖像的形狀特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出合適的多形狀、多尺寸結(jié)構(gòu)元素的復(fù)合形態(tài)學(xué)濾波器，同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行Top-hat變換，以減少濾波過(guò)程中對(duì)圖像細(xì)節(jié)的損耗。最后通過(guò)仿真分析、去噪后分割效果分析以及峰值信噪比的計(jì)算，驗(yàn)證了所提算法的有效性。該算法在

3、去噪的同時(shí)，還保留了圖像顏色信息以及邊緣和紋理等細(xì)節(jié)，為后續(xù)的特征提取打下了良好的基礎(chǔ)。
　　(2)為了解決浮選現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜光照對(duì)泡沫圖像顏色信息的影響，受圖像統(tǒng)計(jì)建模理論的啟發(fā)，提出了一種基于Contourlet域圖像統(tǒng)計(jì)模型的泡沫圖像顏色恒常性校正算法。首先，通過(guò)對(duì)泡沫圖像統(tǒng)計(jì)特性的分析，利用Contourlet變換和廣義高斯分布函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，使得泡沫圖像最終轉(zhuǎn)化為向量的形式。其次，選取顏色恒常性標(biāo)準(zhǔn)圖像庫(kù)(Gray-b