浮选泡沫表面动态特征提取方法研究

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 consen⁃sus,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.

一种改进的Camshift算法及其ARM实现

基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛,针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰、丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法;该算法检测SIFT特征点,并进行FREAK特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度。为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪。