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第一章 序言1

1.1图像处理在矿业领域应用和意义1

1.2矿业领域数字图像2

1.3矿业领域的图像处理研究3

1.3.1矿石分割研究3

1.3.2浮选泡沫分割研究3

1.3.3特征提取研究4

1.4计算机视觉系统4

1.4.1机器视觉4

1.4.2控制照明5

1.4.3数字图像处理5

1.4.4模式识别6

第二章 图像增强7

2.1灰度变换7

2.1.1线性灰度变换8

2.1.2分段线性变换10

2.2双边滤波11

2.2.1高斯滤波器12

2.2.2双边滤波原理12

2.2.3双边滤波器13

2.2.4双边滤波实验结果14

2.2.5双边滤波讨论17

2.2.6双边滤波程序17

2.3结论19

第三章 矿石图像二值化20

3.1图像二值化21

3.2灰度共生矩阵22

3.2.1灰度共生矩阵概念和原理22

3.2.2灰度共生矩阵的特征参数23

3.2.3灰度共生矩阵程序25

3.3基于杂乱度的局部阈值分割方法26

3.3.1图像杂乱度26

3.3.2基于C （t）曲线加权阈值算法27

3.3.3基于C （t）曲线程序28

3.4基于连通度的分割技术31

3.4.1形状连通性测度单阈值分割31

3.4.2形状连通性测度程序32

3.5自适应二值化34

3.5.1自适应二值化算法34

3.5.2自适应二值化程序35

3.6实验结果及分析37

3.6.1 C （t）曲线和直方图二值化37

3.6.2 C （t）曲线和直方图加权二值化38

3.6.3形状连通度和自适应二值化39

3.7结论40

第四章 图像形态学重构41

4.1图像形态学基本变换41

4.1.1腐蚀43

4.1.2腐蚀程序45

4.1.3膨胀46

4.1.4开运算47

4.1.5闭运算48

4.2距离变换49

4.2.1距离变换基本原理50

4.2.2倒角模板处理51

4.2.3距离变换实验52

4.2.4距离变换程序53

4.3图像形态学重构54

4.3.1灰度图像重构基本原理55

4.3.2灰度图像重构结果及讨论55

4.3.3灰度图像重构程序57

4.4结论59

第五章 图像种子区域提取60

5.1标记提取60

5.1.1连通区域标记处理60

5.1.2标记后处理60

5.2泡沫图像标记区域提取61

5.2.1高亮区域提取61

5.2.2种子区域去噪62

5.2.3泡沫标记区域提取程序63

5.3矿石图像种子区域提取69

5.3.1标记区域提取69

5.3.2标记阈值选取71

5.3.3种子区域选取72

5.3.4标记区域提取程序73

5.4结论75

第六章 分水岭矿石图像分割76

6.1分水岭算法76

6.2传统分水岭算法78

6.2.1传统分水岭算法定义78

6.2.2传统分水岭算法79

6.3改进分水岭算法81

6.3.1基于标记的分水岭算法82

6.3.2分水岭算法和程序83

6.4分水岭实验86

6.5结论87

第七章 基于区域生长的泡沫图像分割88

7.1区域生长88

7.1.1单一型区域生长89

7.1.2质心型区域生长89

7.1.3混合型区域生长89

7.2种子区域边界描述90

7.2.1种子区域边界定义90

7.2.2边界生长流程90

7.3边界生长分割算法91

7.3.1寻找种子边界上下左右四个像素91

7.3.2种子区域边界表示91

7.3.3种子区域边界生成算法92

7.3.4种子区域数据结构92

7.4区域生长92

7.4.1区域生长定义92

7.4.2生长过程描述93

7.4.3生长停止规则94

7.4.4边界区域生长程序94

7.5边界区域生长实验结果98

7.6结论99

第八章 基于射线群的泡沫图像分割100

8.1泡沫图像种子区域提取及其去噪100

8.1.1高亮区域提取100

8.1.2泡沫的种子区域提取101

8.2射线群分割算法101

8.2.1射线群的描述101

8.2.2.射线程序描述102

8.3基于射线灰度梯度的边界提取104

8.4实验结果及统计105

8.5结论106

第九章 视频测速108

9.1光流法108

9.1.1光流算法发展现状108

9.1.2光流算法的基本原理109

9.2基于匹配的运动泡沫图像追踪算法110

9.2.1种子区域111

9.2.2种子区域提取算法111

9.2.3基于匹配的泡沫图像追踪算法112

9.2.4追踪目标特征115

9.2.5追踪算法115

9.3追踪实验116

9.4结论118

参考文献119