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[期刊论文]

结合分数阶微分的浮选泡沫图像NSCT多尺度增强

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廖一鹏 (廖一鹏.) [1] | 王卫星 (王卫星.) [2] | 付华栋 (付华栋.) [3] | Unfold

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Abstract:

针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自适应分数阶微分阶次函数,结合改进的带亮度控制参数的Tiansi算子对低频子带图像进行增强处理;然后对各高频方向子带,根据能量分布特征自适应计算阈值,再结合尺度相关系数去除噪声,并通过非线性增益函数增强边缘系数;最后对处理后的图像进行NSCT重构.对不同大小类型的泡沫图像进行实验,结果表明:与现有算法相比,文中算法改善了图像的亮度,具有更高的对比度、清晰度和信息熵,保留更多的纹理细节,在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强,为后续的泡沫图像分割和边缘检测奠定了基础.

Keyword:

图像多尺度增强 尺度相关系数 浮选泡沫图像 自适应分数阶微分 非下采样Contourlet变换

Community:

  • [ 1 ] [廖一鹏]福州大学
  • [ 2 ] [王卫星]福州大学
  • [ 3 ] [付华栋]福州大学
  • [ 4 ] [王焕清]福州大学

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Source :

华南理工大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-565X

CN: 44-1251/T

Year: 2018

Issue: 3

Volume: 46

Page: 92-102

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