基于复杂网络时空特性的泡沫图像动态纹理特征分析.pdfVIP

第 68卷 第 3期 化 工 学 报 V 1．68NO．3 2017年 3月 CIESC Journal March 2017 一一文论一～ DOI：10．11949~．issn．0438—1157 基于复杂网络时空特性的泡沫图像动态纹理特征分析 马爱莲，徐德刚，谢永芳，阳春华，桂卫华 (中南大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410083) 摘要：基于机器视觉的浮选过程监控方法 已经被广泛应用于浮选过程 中，泡沫表面纹理特征是过程监控的关 键视觉特征之一。当前静态纹理特征只能从空间维度描述图像特征，在时间维度上刻画图像序列的内在变化 特性存在不足 ，不能准确反映浮选泡沫浮选过程动态特性。提 出了基于复杂网络时空特性的泡沫图像序列动 态纹理特征方法 。通过将每帧图像的像素点映射到网络各节点，利用邻接矩阵建立复杂网络模型和网络权值 动态演化反应不 同时刻的图像特征，基于复杂网络时空特性提取泡沫 图像序列的动态纹理特征。结合实际生 产数据进行仿真验证，实验结果表明该方法可准确识别浮选动态状况 ，为浮选生产过程的实时调节提供重要 的指导信息。 关键词：浮选；纹理特征；复杂网络；动态建模；过程控制 中图分类号：TQ028．8 文献标志码：A 文章编号：0438一l157(2017)03一lO23—09 Analysisofdynamictexturefeaturesoffloatationfrothimagesbasedon space-timecharacteristicsofcomplexnetworks MA Ailian，XU Degang，XIE Yongfang，YANG Chunhua，GUIW eihua (SchoolofinformationScienceandEngineering,CentralSouthUniversity，Changsha410083，Hunan，China) Abstract：Methodsformonitoringflotationprocessesbasedonmachinevisionhasbeenwidelyused，which surfacetexturefeatureoffrothsiSoneofthekeyvisualparametersinprocessmonitoring．Statictexturefeautres canonlydescribeimagesinspacedimensionsbutdonotwelldescribeinherentvariationcharacteristicsofthe imagesequenceintimedimension．SOtheycannotaccuratelyreflectdynamiccharacteristicsoffrothsinflotation process．Anextractionandanalysismethodfordynamictexutrefeautresofflotationrfothimageswasproposedon abasisofspace—timecharacteristicsofcomplexnetworks．Afterpixelsofeachimageweremappedintonodesof complexnetworks，acomplexnewtorkmode1wasestablishedbyadjacentmatrix．Theimagecharacteristicsat differenttimeweredescribedbynetwork—weighteddynamicevolution