为了解决浮选泡沫图像中光噪点多、相互黏结、无法准确地提取其动态特征的问题，提出了一种浮选泡沫表面动态特征提取的方法.首先，通过分数阶微分最小均值算法、谷底检测算法和形态学处理，得到泡沫边缘轮廓图像，再对这些图像进行三叉点检测，避免了光噪点的影响；其次，用快速视网膜关键点(fast　retina　keypoint,　FREAK)匹配算法对特征点进行匹配，再利用随机抽样一致(random　sample　consensus,　RANSAC)算法进一步剔除误匹配点；最后，提取出速度特征，并利用特征点对的坐标绘制出速度矢量图和曲线图.实验结果表明，该方法具有更高的抗噪性能，并能够有效改善图像的对比度、减轻泡沫图像光噪点影响、有效剔除误匹配，从而提取出准确的速度特征.本方法的提取准确率为93.3%,该提取准确率较现有一些算法有较大提高，适用于动态变化的浮选工况.