基于局部二进制模式方差的分数阶微分医学图像增强算法

研究了分数阶微分及其掩模算子的特性,提出了一种新的基于局部二进制模式方差(LBPV)的分数阶微分的图像增强算法,运用LBPV理论对图像进行了特征提取,构建了更加有效的分数阶掩模模板。实验结果表明,与现有的分数阶微分图像增强算法相比,所提算法在增强图像的纹理和细节信息上具有良好的效果。

基于LBPV的浮选泡沫图像纹理特征提取

在浮选生产中,浮选泡沫表面纹理与浮选工况密切相关,直接反映泡沫层的矿化程度(品位高低)。为了给浮选操作提供指导,提出了一种基于LBPV(local binary pattern variance)的泡沫图像纹理特征提取方法。该方法通过融合泡沫图像局部空间结构和对比度来提取泡沫图像纹理特征,然后将LBPV纹理特征应用于浮选工况状态的聚类分析。结果表明,该方法提取的纹理特征能有效反映浮选工况,且能获得更优的浮选泡沫聚类质量。