[发明专利]烧结矿主要矿物相自动识别方法

摘要

本发明涉及烧结矿矿相分析技术。本发明公开了一种烧结矿主要矿物相自动识别方法，该方法是一种适用于烧结矿各类物相类别的灰度分布交混和峰值分布规律不明显的情况下自动找出最优分割阈值的方法，即基于期望值最大化(EM)的方法；它采用数学期望最大化直方图逼近算法，通过不同成分高斯分布的拟合，获得最优化的图像分割灰度阈值；对烧结矿的一批数字显微图像进行分析，得到分割赤铁矿、磁铁矿、铁酸钙、硅酸盐及粘结剂这五大类物相的最优阈值参数，从而能够实现烧结矿矿相图像中赤铁矿、磁铁矿、铁酸钙、硅酸盐及粘结剂的计算机智能识别方法，进而由计算机实现各物相面积含量的准确统计计算，为烧结矿矿相自动分析奠定了坚实准确的基础。

主权项

1.一种烧结矿主要矿物相自动识别方法，其步骤是：第1步，图像采集，利用数码影像采集设备成批采集烧结矿的微观数字图像一组多幅；第2步，直方图提取，对同一批组的每一幅图像进行红、绿、蓝三个通道的统计形成对应的红色直方图、绿色直方图、蓝色直方图以及经过灰度转换的灰度直方图；然后把每一幅直方图进行累加，分别得到这一批组图像对应的红色、绿色、蓝色及灰度总直方图分布；第3步，直方图的高斯分布拟合，将各个矿物相类别的灰度分布均看成是高斯分布，采用基于期望值最大化的方法，对步骤2得到的总直方图分布，用几个分解开来的高斯分布来进行拟合；通过数学拟合，可以将红色、绿色、蓝色及灰度原始总直方图分布分别分解成由A、B、C、D、E五个高斯分布；第4步，确定阈值，阈值就是五个高斯分布曲线之间的最小概率处，即相邻曲线的交叉点；在对红色、绿色、蓝色及灰度总直方图分布进行拟合后分别得到四组阈值；第5步，类别划分，将每一幅图像根据最优阈值分割为各成分区域，将赤铁矿、磁铁矿、铁酸钙、硅酸盐、粘结剂五大类区分开；第6步，定量分析，对同一批组的多幅图像的各成分区域面积进行统计，得到最终的成分含量分布，即赤铁矿、磁铁矿、铁酸钙、硅酸盐、粘结剂的含量分布。