该【基于自适应权重FCM的浮选泡沫图像分割及应用的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于自适应权重FCM的浮选泡沫图像分割及应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于自适应权重FCM的浮选泡沫图像分割及应用的中期报告摘要:本文基于自适应权重的模糊C均值算法(FCM),将其应用于浮选泡沫图像分割中。首先对浮选泡沫图像进行预处理,得到更加清晰的边缘和细节,然后通过FCM算法对图像进行分割。在FCM算法的基础上,引入自适应权重,根据像素间的相似度调整权重,同时对于空心和连通的泡沫细节进行处理,提高了分割的准确率和鲁棒性。最后将该算法应用于真实的浮选泡沫图像,并通过与其他常用分割算法进行比较,证明了该算法的有效性和优越性。关键词:浮选泡沫图像;自适应权重;模糊C均值算法;图像分割;鲁棒性Abstract:Inthispaper,theadaptiveweightedfuzzyC-meansalgorithm(FCM),theflotationfoamimageispreprocessedtoobtaincleareredgesanddetails,,ordingtothesimilaritybetweenpixels,,thealgorithmisappliedtorealflotationfoamimages,monlyusedsegmentationalgorithms,:flotationfoamimage;adaptiveweighting;fuzzyC-meansalgorithm;imagesegmentation;,而浮选泡沫图像的分割是优化浮选过程、提高矿物回收率的重要环节。传统的图像分割算法在处理复杂的浮选泡沫图像时存在着许多问题,如对噪声敏感,分割结果不准确等,因此需要开展相关研究,提出一种准确且鲁棒的浮选泡沫图像分割算法。,提高分割结果的准确性和鲁棒性,在实际应用中更好地实现对浮选过程的监测和控制。,包括去噪、边缘检测等,然后对处理后的图像进行自适应权重FCM的分割。具体地,对于每个像素点,根据其与邻域像素的相似度确定权重系数,然后利用带权重的FCM算法进行分割。同时,针对空心和连通的泡沫细节,对算法进行改进,提高分割的鲁棒性和准确性。,并对所得结果进行初步评估。结果表明,相比于传统的分割算法,该方法具有更高的准确性和鲁棒性,能够更好地提取出浮选泡沫的细节信息。,进一步提高分割结果的准确性和鲁棒性,并将其应用于实际的浮选泡沫图像中,对矿物回收的效率和质量进行评估。
基于自适应权重FCM的浮选泡沫图像分割及应用的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.