[发明专利]NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法在审

专利信息
申请号: 202211168683.2 申请日: 2022-09-24
公开(公告)号: CN115471660A 公开(公告)日: 2022-12-13
发明(设计)人: 廖一鹏;施雯玲;许志猛 申请(专利权)人: 福州大学
主分类号: G06V10/26 分类号: G06V10/26;G06V10/30
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊;薛金才
地址: 350108 福建省福州市*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: nsst 红外 目标 分割 surf 匹配 浮选 泡沫 流速 检测 方法
【权利要求书】:

1.NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

Step1:抽取时间间隔为Δt的连续两帧泡沫红外图像It和It+1,对It和It+1进行NSST多尺度分解,分别得到1个低通子带图像和k个尺度高频子带,各尺度高频子带再分解为l个方向子带;

Step2:对It和It+1的低频图像构建亮度约束项,同时对低频图像进行分数阶微分显著性检测,然后构建显著性约束项;

Step3:对It和It+1的k个尺度高频子带,根据系数的尺度相关性进行噪声去除,然后构建边界约束项;

Step4:构造一个包含亮度约束项、显著性约束项、边界约束项的图割能量函数,然后利用最大流/最小割算法求解能量函数的最小值,实现合并、破碎气泡的分割;

Step5:对It和It+1分割后的背景区域进行SURF尺度空间极值提取、特征点检测;

Step6:在多尺度高频子带以特征点所在位置为圆心,计算扇形内所有点的尺度相关系数Corr(i,j)的总和,然后旋转扇形使其遍历整个圆形区域,将Corr(i,j)总和最大值的扇形的方向作为特征点主方向;

Step7:以特征点为中心旋转坐标轴到主方向后,将周边领域划分为16个子区域,计算每一点的8个方向的尺度系数之和Cl(i,j),然后统计每个子区域的8个方向的系数和,将每个方向的系数和作为特征向量,得到一个128维的特征描述符;

Step8:对It和It+1分割后的背景区域进行特征点匹配,并采用RANSAC算法剔除误匹配点;

Step9:对It和It+1的N对匹配点,它们在It和It+1的位置分别为和通过式(16)计算该点的水平流动速度垂直流动速度计算平均水平流动速度vx和平均垂直流动速度vy

Step10:计算当前的泡沫平均流动速度和方向,假设前一时刻检测的水平流动速度为vx',垂直流动速度为vy',计算当前的水平流动加速度ax和垂直流动加速度ay,计算流动速度和方向的无序度,和方向为前一段时间的平均流动速度和方向。

2.根据权利要求1所述的NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法,其特征在于,图像通过k级非下采样金字塔NSP多尺度分解后,得到k+1个子带图像,其中包括1个低频图像和k个尺度不同的高频图像,高频图像进行l级多方向分解,分解为2l+2个方向子带图像;泡沫低频图像去除噪声,保留气泡轮廓信息;高频子带图像包含气泡边缘、纹理特征、梯度信息、以及噪声系数,为红外目标分割提供边界参考信息,代替Haar小波响应为SURF建立多尺度多方向的特征描述。

3.根据权利要求2所述的NSST域红外目标分割及SURF匹配的浮选泡沫流速检测方法,其特征在于,假设表示第k尺度第l方向高频子带在(i,j)点的系数,表示第k尺度第l方向的子带系数能量,定义像素点(i,j)在第k尺度第l方向高频子带上的尺度相关系数为:

其中,表示不同尺度在(i,j)位置上的系数乘积,表示第k尺度第l方向子带的系数能量,是便于系数比较的归一化处理;泡沫图像经NSST分解后,随着尺度越来越精细,噪声系数迅速衰减,边缘系数相对稳定,即边缘系数强相关,而噪声系数弱相关,根据此特点将剔除噪声系数:

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