[发明专利]一种泡沫粘连图像区域分割的处理方法

说明书

本发明提供一种泡沫粘连图像区域分割的处理方法，本发明针对矿物浮选、污水处理等泡沫的运动模式进行分析，提取泡沫图像的亮点光斑、泛泡沫边缘等特征信息，分别作为图像分割的目标起始点和边界限制点，很好的克服了传统分水岭分割算法边界分割不准确、容易过分割或欠分割等缺点，使得各粘连泡沫间的分割更加准确，提高了粘连泡沫统计直径相关信息的检测准确度，而且，本发明通过对矿物浮选和污水处理过程中泡沫图像的分析处理可大大促进相关工艺的自动化程度，且可提高泡沫统计直径的检测准确性，进而避免了操作工的主观因素，改善了其工作环境。

技术领域

本发明涉及浮选过程生产检测技术领域，具体涉及一种泡沫粘连图像区域分割的处理方法。

背景技术

针对矿物浮选、污水处理等大量泡沫生成的工艺过程中，检测大量泡沫的统计直径大小是衡量该工艺性能进行控制调节的重要参数。但该过程目前仍主要依赖有经验的操作工肉眼进行观察判断，劳动强度大且很难做到准确检测，并且由于操作工主观判断的差异，没有标准化、规范化、可度量的依据。

在现有选矿和污水处理技术中，由于主要采用人工观察的检测方法，不仅费时费力，且检测结果具有很大的不确定性，没有统一的度量标准，而且工作现场环境恶劣，也会对操作工的健康安全产生不良影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种泡沫粘连图像区域分割的处理方法，通过对矿物浮选和污水处理过程中泡沫图像的分析处理可大大促进相关工艺的自动化程度，且可提高泡沫统计直径的检测准确性，进而避免了操作工的主观因素，改善了其工作环境。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种泡沫粘连图像区域分割的处理方法，包括以下步骤：

S1、将采集到的每一帧泡沫图像进行阈值分割，将泡沫暗区与泡沫高亮区域进行分割，得到高亮的泡沫光斑图像；

S2、定义谷底边缘型像素为灰度值小于沿某一方向的两侧相邻像素灰度值的像素点，然后通过扫描泡沫图像，根据像素点与其邻域灰度值的大小进行比较，提取出谷底边缘型像素，并将谷底边缘型像素及其周围区域作为泡沫图像中的泡沫间边缘区域并生成泡沫间边缘区域图像；

S3、将得到的泡沫间边缘区域图像进行距离变换，生成相应的距离图像；

S4、将得到的距离图像作为待分割图像，将泡沫光斑图像作为种子点图像，使用分割算法进行图像分割，即可得到各泡沫的对应区域；

S5、统计各泡沫对应区域的像素面积，转换为等效直径，即可得到泡沫图像中各泡沫的直径大小。

进一步的，所述步骤S4中的分割算法为基于标记的分水岭分割算法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对粘连泡沫图像进行处理极大提高了矿物浮选和污水处理工艺的自动化程度，且该方法提高了泡沫图像统计直径的检测准确率，避免了操作工操作的主观不确定因素。

附图说明

图1是一种泡沫粘连图像区域分割的处理方法的流程示意图；

图2是本发明所定义的谷底边缘检测模板的示意图；

图3是本发明距离变换卷积模板示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种泡沫粘连图像区域分割的处理方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1、将采集到的每一帧泡沫图像进行阈值分割，将泡沫暗区与泡沫高亮区域进行分割，得到高亮的泡沫光斑图像；