[发明专利]基于MPCA的铜浮选泡沫图像局部区域面积测量方法

权利要求书

1.一种基于MPCA的铜浮选泡沫图像局部区域面积测量方法，其步骤为：

1）获取矿物浮选泡沫原始RGB图像；将原始RGB图像表示为由单变量组成的三维数据集合x_(I×J×M)，其中I、J为像素几何坐标，M为光谱坐标，x_(I×J×M)为单变量图像f_M(x,y)在M方向的堆叠；再将所述三维数据集合展开成二维数据矩阵X_(N×M)，其中N=I×J，展开后的二维多元图像矩阵是：X_(I×J)×M=[X₁X₂...X_M]_N×M；对X_N×M进行PCA，将其分解成A（A≤M）个主成分的线性组合：其中t_a(a=1,2,...A,A≤M)是标准正交的N维主成分得分矢量，p_a(a=1,2,...A,A≤M)是标准正交的M维主成分负荷矢量，T表示矩阵转置；E是N×M维的残差矩阵；当A=M时，残差矩阵E为0矩阵；

2）计算主成分负载矢量p_a；并将p_a根据特征值大小排列，得到排序以后的负载矢量由负载矢量可计算出主元得分矢量计算累积贡献率CCR，根据累计贡献率CCR≥85%选取主元；

3）依据选取的主元，绘制主元的得分矢量强度散点图，并标记出局部区域对应的得分值聚集区或离群区；

4）依据公式式中为Kronecker积，构建第一得分图像T_a；并利用得分值和组成该区域的像素变量之间的关系将步骤3）中标记的区域映射到第一得分图像T_a上；

5）将第一得分图像中的像素约束为0到255之间的整数，根据标定好的单位像素面积，统计局部区域特征像素个数，计算出局部区域面积大小，Ta(i,j)=Round(Ta(i,j)-min(Ta(i,j))max(Ta(i,j))-min(Ta(i,j))×255),]]>其中max(T_a(i,j))，min(T_a(i,j))分别为主元图像中最大像素值和最小像素值；i、j为像素几何坐标。

2.如权利要求1所述的基于MPCA的铜浮选泡沫图像局部区域面积测量方法，其特征在于：步骤2）中，对展开后的矩阵X_N×M构造核矩阵：K=X^TX；并对所述K矩阵进行奇异值特征分解，得到特征矢量，即主成分负载矢量p_a。

3.如权利要求1所述的基于MPCA的铜浮选泡沫图像局部区域面积测量方法，其特征在于:还包括步骤6）：统计像素点个数，计算标记区域的面积大小S_L作为泡沫图像的局部区域光谱特征：S_L=N×S_i,式中N为标记区域的像素点个数，S_i为单位像素面积，然后设定像素阈值δ。