关心每种颜色所处的空间位置，因此颜 色直方图特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。） 计算颜色直方图需要将颜色空间划分为若干个小的颜色区间，每个颜色区间成为颜色直方 图的一个bin，这个过程称为颜色量化（coloruantization)，然后通过计算图像中颜色落 在每个小区间内的像素数量可以得到颜色直方图。颜色直方图可以基于不同的颜色空间和 坐标系，本实施例采用常用的RGB颜色空间，因为大部分的数字图像都是用这种颜色空间 表达的。当图像颜色用RGB空间表示时，彩色图像的直方图可以用R、G、B三个单色的直方 图来表示或用一个RGB联合分布的颜色直方图来表示，当用三个单色直方图表示时，各个 直方图表示的是图像在这种颜色分量的统计分布，总共有三个不同的概率分布，而彩色图 像直接用三个颜色直方图表示时，其统计的是不同颜色出现的频数，以色彩作为横坐标，纵 坐标为色彩出现的频数。
[0055] 其中，图像的灰度提取是通过图像的灰度值体现，灰度值指黑白图像中点的颜色 深度，范围一般从0到255,白色为255,黑色为0,它是一个判断滑石矿品质的重要指标，从 滑石品位来看，滑石矿图像的灰度值越高，滑石品位越好。而存在于图像数据库中的图像均 是彩色的BMP格式的图像，此种格式没有灰度项，因此首先要需要把彩色RGB空间转换到 YUV空间，所得到的Y矩阵值就是图像的灰度值，计算可获得各彩色图像的灰度值：
[0056] Y = 0. 229XR+0. 587XG+0. 114XB。
[0057] 其中，图像的纹理提取是通过图像处理技术提取出的纹理特征参数，本实施例 中采用纹理特征中的统计分析方法中的二阶统计量方法来获得纹理特征参数，具体为 Haralick于1973年提出的灰度共生矩阵方法，灰度共生矩阵是描述在0方向上，相隔d像 元距离的一对像元，分别具有灰度值i和j的出现概率，其元素可记为P(i，j|d，0))当0 和d选定时，也可简记为Pu，由于灰度共生矩阵是一个对称矩阵，其阶数由图像中的灰级 个数决定。从灰度共生矩阵中，选用能量、惯性矩、熵、相关、局部平稳这五种特征来表征图 像的纹理，其中计算公式依次如下：
[0058]
[0059] 能量是对图像灰度分布均匀性的度量，当共生矩阵中的元素P(i，j|d，0 )较集中 的分布在主对角线附近时，从图像的整体来观察纹理较粗，相应的能量值较大；反之能量值 较小。
[0060]
[0061] 熵是对图像的信息量的度量，纹理信息也属于图像信息，若图像没有任何纹理， 则灰度共生矩阵几乎为零矩阵，熵值接近为零，若图像充满细纹理，当灰度共生矩阵中各 P(i，j|d，0)数值相差不大且较分散时，熵值较大，反之，若P(i，j|d，0)的数值较集中分 布且数值差别较大时，熵值较小。
[0062] (3)、惯性知
[0063] 惯性矩可以理解为图像纹理清晰程度，在图像中，纹理的沟纹越深，其数值就越 大，图像的视觉效果越清晰。
[0064]
[0065]
[0066]
[0067] 相关是用来描述矩阵中行或列元素之间相似程度的，它是灰度线性关系的度量， 若图像具有水平方向的纹理，则图像在水平方向上的灰度共生矩阵的相关值往往大于其它 方向灰度共生矩阵的相关值。
[0068] (5)、局部平稳
[0069] 基于共生矩阵提取图像纹理特征方法目前较为成熟、实用，也是人们公认的一种 纹理分析的重要方法。
[0070] 其中滑石矿品图像颜色直方图和预存的模板标准颜色直方图的相似度比较，为了 提高匹配速度，本实施例采用"相关"的方法进行两个直方图匹配。两个直方图HJPH 2, N 是直方图中bin的数目。
[0071] "相关"的计算公式：
[0072]
[0073] 其中，"a 〃/.(./);对于相关，数值越大则越匹配。完全匹配的数值为1，完 J 全不匹配时-1，值为0则表示无关联（随机组合）。
[0074] 得到图像的灰度值后，采用上述创建彩色直方图的方法创建灰度直方图。然后同 样采用上述直方图匹配方法，按"相关"的计算公式得出灰度值相似度。
[0075] 在提取了纹理特征参数之后，要进行相似度的度量，本实施例采用欧几里得距 离方法度量两个图像的纹理相似度，由上述计算得到的参数组成一组多维向量，若所采 集的图像为a，模板标准图像b，分别对应于其特征向量F a= {f al，fa2, fa3, fa4}和Fb = {fbl，fb2, fb3, fb4}，则欧几里得距离所度量的两个图图像纹理相似度公式为：
[0076]
[0077] 图像参数的欧几里得距离越小，相似度越大。
[0078] 由于采集到的矿石图像千差万别，有时图像灰度起伏变化剧烈，呈现出很强的纹 理特性，有时图像由若干个平稳但颜色有差异的区域构成。颜色和纹理都只是描述了图像 的一部分特征，有时检索一幅图像用颜色特征能检索出来而用纹理特征却检索不出来，或 者相反的情况是经常发生的。单纯的只用一种特征来表征图像的信息并不能全面的描述图 像所包含的内容，在滑石矿的伴生矿中，如石英、白云石、菱镁矿存在着与高品位的滑石相 近的颜色。但这些杂矿的纹理特征，如平滑度、粗糙度和规律性的度量都与滑石有明显区 另IJ，易出现颜色相近额视觉相差甚远的情况，引入图像的纹理特征，在进行相似性检索时会 拉大图像的相似性距离，使图像的检索结果更精确，因此通过颜色相似度、灰度相似度和纹 理相似度综合比较就能将滑石从滑石混合杂矿中识别出来，分别限定高品位、中品位和低 品位滑石的相似度范围值就能实现品位段识别，然后再根据不同的品位段对滑石进行分离 后归集。
[0079] 本实施例中，在步骤S110中更进一步的还包含以下步骤：
[0080] S111)图像增强；
[0081] S112)提取图像边缘；
[0082] S113)图像背景边缘清除；
[0083] S114)生成边缘模板；
[0084] S115)得到目标模板；
[0085] S116)得到结果图像。
[0086] 通过图像增强可以提高图像的清晰度，使图像变得更有利于计算和处理，方便边 界的生成，通过提取图像边缘，形成图像中所要提取的目标和背景的分界线，可以进一步便 于将背景和目标区分开，通过图像背景边缘清除背景图像中灰度变化引起的假性边缘，生 成边缘模板的过程使得图像边缘更加清晰明确，得到目标模板的过程将边缘外部的杂质点 清除，方便清晰的界定图像，得到结果图像的过程是将目标模板和原始图像进行"与"运算 得到背景去除的结果图像，所得到的结果图像便于提取颜色、灰度和纹理。
[0087] 图像增强的主要目的是提高图像的清晰度，使图像变得更有利于计算机的处理， 方便边界的生成。边缘是图像中所要提取的目标和背景的分界线，只有提取出了边缘才能 将背景和目标区分开，图像中的边缘通常是灰度值不连续的结果，可以利用求导数的方法 进行检测，本实施例采用Canny算子对图像进行卷积运算得到边缘算子，其优点在于，使用 两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且仅当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘 包含在输出图像中。提取了边缘后得到的图像还包含了大量背景图像中灰度变化引起的边 缘，需要将其清除后才能更准确的反映矿石的实际图像，具体的清除过程包括首先对原始 彩色图像进行空间归一化处理，接着采用阈值分割和形态学运算可生成一个略大于目标图 像且边缘并不准确的模板，然后将模板和提取边缘后得到的图像进行"与"运算，则模板内 的边缘保留，模板外的边缘被清除。对边缘图像进行分析，在目标边缘端点间填充一些边缘 点，将得到的边缘点集用连接成线。再对目标边缘进行填充，生成边缘模板。由于得到的边 缘模板在图像边缘外部存在着许多杂点，为了得到更加准确的滑石矿品图像，必须对模板 外的点集进行识别，清除杂点，得到边缘准确的目标模板。用目标模板和原始图像进行"与" 运算得到背景去除的结果图像，此结果图像便于提取颜色、灰度和纹理。图1为滑石矿样 品图像背景去除的实验结果效果图，其中（a)为原始图像，（b)为结果图像。
[0088] 本实用新型的滑石矿品分选处理系统，具体的一个实施例中，图像采集模块400 为CCD照相机，滑石分离装置600为机械手，矿石输送模块200为传送履带。
[0089] 在本说明书的描述中，术语"一个实施例"、"一些实施例"、"具体实施例""具体示 例"等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本实用新 型的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相 同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实 施例或示例中以合适的方式结合。
[0090] 以上仅为本实用新型的优选实施例而已，并不用于限制本实用新型，对于本领域 的技术人员来说，本实用新型可以有各种更改和变化。凡在本实用新型的创造性精神和原 则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种滑石矿品分选处理系统，包括控制模块及分别与所述控制模块连接的照明模 块、图像采集模块、图像处理与矿石品位识别模块、矿石输送模块、矿石分离装置，其中所述 照明模块为位于所述矿石输送模块上的滑石矿提供环境照明，图像采集模块采集矿石输送 模块上的滑石矿图像并将所滑石矿图像传送至图像处理与矿石品位识别模块，图像处理与 矿石品位识别模块将滑石矿图像进行处理、滑石品质判断后形成滑石品位识别信息，再将 所述滑石矿品位识别信息发送至所述控制系统，所述控制系统控制所述滑石分离装置对相 应品位的滑石矿进行分离。
【专利摘要】本实用新型提供一种滑石矿品分选处理系统，包括控制模块及分别与所述控制模块连接的照明模块、图像采集模块、图像处理与矿石品位识别模块、矿石输送模块、矿石分离装置，其中图像处理与矿石品位识别模块将滑石矿图像进行处理、滑石品质判断后形成滑石品位识别信息，再将所述滑石矿品位识别信息发送至所述控制系统，所述控制系统控制所述滑石分离装置对相应品位的滑石矿进行分离。本实用新型提供了一种基于灰度、纹理、颜色多参数整合的滑石矿品分选处理系统，既能满足色选法的有效性，又能将滑石与混迹于滑石矿中的其他呈白色的矿物分辨出来，提高滑石分选的精确性。
【IPC分类】G06K9/62, G06K9/54
【公开号】CN204719776
【申请号】CN201520293007
【发明人】苏荣维, 罗晓曙
【申请人】广西师范大学
【公开日】2015年10月21日
【申请日】2015年5月8日