【摘要】：圖像邊緣輪廓特征是圖像識(shí)別的重要依據(jù),精準(zhǔn)提取清晰的邊緣輪廓表征參數(shù)是提高圖像識(shí)別精度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。球團(tuán)是高爐必備的入爐原料,其礦相微觀結(jié)構(gòu)決定球團(tuán)冶金性能,搭建礦相微觀結(jié)構(gòu)特征與其冶金性能之間的數(shù)量關(guān)系是球團(tuán)制備工藝亟需解決的難題。重點(diǎn)研究分形維數(shù)與多重分形理論,基于該理論對(duì)礦相的邊緣特征進(jìn)行檢測,以算法對(duì)比實(shí)證的方式檢驗(yàn)了該算法的優(yōu)越性,并討論了多重分形譜譜寬與球團(tuán)礦冶金性能關(guān)鍵指標(biāo)(堿度)、表面均勻度的關(guān)系。首先,通過實(shí)驗(yàn)選取具有代表性結(jié)構(gòu)的球團(tuán)礦相,采用RGB三色加權(quán)方法對(duì)其進(jìn)行灰度化處理,并運(yùn)用自適應(yīng)直方圖均衡化方法處理灰度化圖像,增強(qiáng)礦相的對(duì)比效果,奠定后續(xù)的礦相處理基礎(chǔ)。其次,在離散分形布朗隨機(jī)場模型下,通過對(duì)現(xiàn)有礦相邊緣檢測方法的分析,設(shè)計(jì)了一種時(shí)間成本較低的改進(jìn)算法。通過比較選取長度為5的移動(dòng)窗口,該算法通過判斷窗口范圍內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值是否均為0,若均為0,則在該窗口范圍內(nèi)計(jì)算的三種距離下的灰度值之差的平均值均為0;否則,分別計(jì)算不同距離下的灰度值之差的平均值。該算法降低了算法的迭代次數(shù),有效的降低了程序執(zhí)行時(shí)間。將利用改進(jìn)算法檢測的礦相邊緣與傳統(tǒng)圖像邊緣檢測方法中的Canny算子和Log算子對(duì)比,該算法提取的礦相邊緣清晰完整,并驗(yàn)證了該算法具有抗噪性。最后,應(yīng)用多重分形理論中配分函數(shù)與窗口大小間的關(guān)系,驗(yàn)證出礦相圖具有分形結(jié)構(gòu),并運(yùn)用多重分形理論的參量對(duì)其進(jìn)行分析。采用多重分形理論計(jì)算礦相圖的奇異指數(shù)與奇異譜,根據(jù)這兩個(gè)重要參數(shù)提取礦相的邊緣,并與基于分形維數(shù)的改進(jìn)算法提取的礦相邊緣進(jìn)行了對(duì)比。研究結(jié)果表明:利用多重分形算法提取的礦相邊緣更加清晰,提取的邊緣信息更完整,可以作為球團(tuán)礦相視覺特征的直觀有效表達(dá);多重分形譜寬與球團(tuán)堿度、表面均勻度間存在規(guī)律性,為確立二者之間定量關(guān)系提供了基礎(chǔ)。圖48幅;表5個(gè);參69篇。
【學(xué)位授予單位】：華北理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TF046.6;TP391.41
【圖文】：

圖 1 分形理論的應(yīng)用領(lǐng)域Fig.1 The application filed of fractal theory論應(yīng)用的主要領(lǐng)域。目前分形在圖像中的應(yīng)用用分形本身具有的特征——自相似性，采用映，使得圖像達(dá)到壓縮變換的效果；其二是根據(jù)

圖 2 鋼鐵冶煉過程中產(chǎn)生的污染物Fig.2 Pollutant produced during iron and steel smelting 2 為鋼鐵生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的主要環(huán)境污染物。目前，鋼鐵企業(yè)對(duì)工業(yè)“三廢”問題也采取了相應(yīng)的對(duì)策。對(duì)于改善鋼鐵冶煉過程中污染

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2712597