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光学学报 2018年第3期38卷 344-352页

作者：廖一鹏王卫星福州大学物理与信息工程学院福建福州350108

针对浮选表面气泡图像边界弱、光照不均匀和气泡分布不均匀导致气泡提取困难的问题,提出了一种结合非下采样Shearlet变换(NSST)和多尺度边界检测及融合的浮选气泡提取方法。对气泡图像进行NSST分解,得到低频子带和多尺度多方向高频子带... 详细信息

针对浮选表面气泡图像边界弱、光照不均匀和气泡分布不均匀导致气泡提取困难的问题,提出了一种结合非下采样Shearlet变换(NSST)和多尺度边界检测及融合的浮选气泡提取方法。对气泡图像进行NSST分解,得到低频子带和多尺度多方向高频子带图像,通过构造自适应分数阶微分谷底检测模板提取低频子带的山谷边界,结合尺度相关系数及方向模极大值检测获取高频子带的边缘信息,再通过山脊特性判定从边缘信息中提取气泡的边界细节,最后进行多尺度边界融合、边界形态学处理以实现气泡提取。实验结果表明:该方法受噪声和光照的影响小,能有效提取出不同分布类型的气泡,其平均检测效率和准确率较现有方法有较大的提高,能够满足浮选工况动态变化的需求。

关键词：机器视觉浮选气泡提取多尺度边界检测非下采样Shearlet变换分数阶微分谷底检测方向模极大值

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联合BEMD和WMM方法实现位场多尺度边界检测

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武汉大学学报（信息科学版） 2022年第4期47卷 533-542页

作者：张双喜刘金钊张品陈兆辉中国地震局第一监测中心天津300180

利用不同尺度下的位场数据进行边界检测可获得相应的多尺度边界信息,其在区域地质构造单元划分、地质填图、矿产资源圈定和结晶基底研究等方面具有广泛应用。通过联合二维经验模态分解(bi-dimensional empirical mode decomposition,BE... 详细信息

利用不同尺度下的位场数据进行边界检测可获得相应的多尺度边界信息,其在区域地质构造单元划分、地质填图、矿产资源圈定和结晶基底研究等方面具有广泛应用。通过联合二维经验模态分解(bi-dimensional empirical mode decomposition,BEMD)和小波模极大值(wavelet modulus maximum,WMM)方法实现位场数据多尺度分解及各尺度异常边界检测,首先,证明了BEMD方法能够实现对位场的多尺度分解,且分解各尺度异常具有实际地质含义;然后,对构建的模型重力异常进行边界检测,结果显示,WMM方法具有良好的抗噪声干扰能力,能够清晰、准确地检测出组合模型体的边界位置、走向及分布范围;最后,将该联合方法用于三峡地区布格重力异常的多尺度分解和各级固有模态函数的边界检测,结合径向对数功率谱曲线对分解各尺度异常进行场源深度估计,得到了三峡地区不同深度层位上的构造或岩体线性分布特征,并对各尺度异常边界检测结果与区域地质构造特征进行了比较分析和解释,验证了该方法的优越性和有效性。

关键词：二维经验模态分解小波模极大值位场多尺度边界检测

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