[发明专利]基于快速视网膜特征点匹配及多尺度分割的浮选破碎气泡检测方法有效
| 申请号： | 201910545306.8 | 申请日： | 2019-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN110245672B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 廖一鹏;杨洁洁;张进 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06T7/13 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 钱莉;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于快速视网膜特征点匹配及多尺度分割的浮选破碎气泡检测方法，首先采集连续两帧浮选气泡图像，对两帧气泡图像进行NSST分解，在多尺度高频子带进行气泡边缘检测及融合，并提取后一帧图像各个分割气泡的中心点；其次采用改进的FREAK采样模型对两帧图像进行特征点描述及匹配，根据前一帧分割气泡周围匹配点分布密度提取候选破碎气泡；最后将后一帧图像各个分割气泡的中心点映射到前一帧分割图像中，统计候选破碎气泡包含的中心点数；将包含多个中心点或无中心点的候选破碎气泡判为破碎气泡。本发明改进的FREAK算法的匹配效果和实时性强，破碎气泡检测方法受光照和运动变化的影响小，能有效提取出各个破碎气泡。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 快速 视网膜 特征 匹配 尺度 分割 浮选 破碎 气泡 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于快速视网膜特征点匹配及多尺度分割的浮选破碎气泡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集连续两帧浮选气泡图像，对两帧气泡图像进行NSST分解，在多尺度高频子带进行气泡边缘检测及融合，并提取后一帧图像各个分割气泡的中心点；步骤S2：采用改进的FREAK采样模型对两帧图像进行特征点描述及匹配，根据前一帧分割气泡周围匹配点分布密度提取候选破碎气泡；步骤S3：将后一帧图像各个分割气泡的中心点映射到前一帧分割图像中，统计候选破碎气泡包含的中心点数；将包含多个中心点或无中心点的候选破碎气泡判为破碎气泡。
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