[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

摘要

本发明公开了一种基于MPCA的铜浮选泡沫图像局部区域面积测量方法。首先，通过MPCA将三维RGB泡沫图像展开成二维图像数据，并将其投影到互不相关的主元空间，然后，在主元空间标记出图像中的局部黑色水化区域，最后，用负载矢量重构主元图像，并利用主元空间得分矢量值与主元图像特征像素值的关系，确定主元图像中特征像素的个数和空间位置，将标记好的局部区域映射到主元图像，计算出区域大小作为泡沫图像局部区域光谱特征。本发明适用于铜浮选生产过程，可用于铜浮选过程生产工况识别模型的建立，对于降低工况误判率，提高铜精矿品位，实现铜浮选生产操作过程的优化有重要意义。

主权项

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。