基于复杂网络时空特性的泡沫图像序列动态纹理特征提取与分析

摘要

基于机器视觉的浮选过程监控方法已经被广泛应用于浮选过程中,泡沫表面纹理特征是过程监控的关键视觉特征之一.当前静态纹理特征只能从空间维度描述图像特征,在时间维度上刻画图像序列的内在变化特性存在不足,不能准确反映浮选泡沫浮选过程动态特性.本文提出了基于复杂网络时空特性的泡沫图像序列动态纹理特征方法.通过将每帧图像的像素点映射到网络各节点,利用邻接矩阵建立复杂网络模型,并利用网络权值动态演化反应不同时刻的图像特征,并基于复杂网络时空特性提取泡沫图像序列的动态纹理特征.结合实际生产数据进行仿真验证,实验结果表明该方法可准确识别浮选动态状况,可为浮选生产过程的实时调节提供重要的指导信息.