基于矿相分形特征的边缘检测改进算法研究

发布时间：2020-06-14 09:41

【摘要】：图像边缘轮廓特征是图像识别的重要依据,精准提取清晰的边缘轮廓表征参数是提高图像识别精度的关键环节。球团是高炉必备的入炉原料,其矿相微观结构决定球团冶金性能,搭建矿相微观结构特征与其冶金性能之间的数量关系是球团制备工艺亟需解决的难题。重点研究分形维数与多重分形理论,基于该理论对矿相的边缘特征进行检测,以算法对比实证的方式检验了该算法的优越性,并讨论了多重分形谱谱宽与球团矿冶金性能关键指标(碱度)、表面均匀度的关系。首先,通过实验选取具有代表性结构的球团矿相,采用RGB三色加权方法对其进行灰度化处理,并运用自适应直方图均衡化方法处理灰度化图像,增强矿相的对比效果,奠定后续的矿相处理基础。其次,在离散分形布朗随机场模型下,通过对现有矿相边缘检测方法的分析,设计了一种时间成本较低的改进算法。通过比较选取长度为5的移动窗口,该算法通过判断窗口范围内像素点的灰度值是否均为0,若均为0,则在该窗口范围内计算的三种距离下的灰度值之差的平均值均为0;否则,分别计算不同距离下的灰度值之差的平均值。该算法降低了算法的迭代次数,有效的降低了程序执行时间。将利用改进算法检测的矿相边缘与传统图像边缘检测方法中的Canny算子和Log算子对比,该算法提取的矿相边缘清晰完整,并验证了该算法具有抗噪性。最后,应用多重分形理论中配分函数与窗口大小间的关系,验证出矿相图具有分形结构,并运用多重分形理论的参量对其进行分析。采用多重分形理论计算矿相图的奇异指数与奇异谱,根据这两个重要参数提取矿相的边缘,并与基于分形维数的改进算法提取的矿相边缘进行了对比。研究结果表明:利用多重分形算法提取的矿相边缘更加清晰,提取的边缘信息更完整,可以作为球团矿相视觉特征的直观有效表达;多重分形谱宽与球团碱度、表面均匀度间存在规律性,为确立二者之间定量关系提供了基础。图48幅;表5个;参69篇。
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TF046.6;TP391.41
【图文】：

图 1 分形理论的应用领域Fig.1 The application filed of fractal theory论应用的主要领域。目前分形在图像中的应用用分形本身具有的特征——自相似性，采用映，使得图像达到压缩变换的效果；其二是根据

图 2 钢铁冶炼过程中产生的污染物Fig.2 Pollutant produced during iron and steel smelting 2 为钢铁生产过程中产生的主要环境污染物。目前，钢铁企业对工业“三废”问题也采取了相应的对策。对于改善钢铁冶炼过程中污染

【参考文献】

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本文编号：2712597