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申请/专利权人：中南大学

摘要：一种基于高亮点的锌浮选泡沫层深度特征度量方法，属于泡沫浮选领域，本发明提出一种基于高亮点的锌浮选泡沫层深度特征度量方法，针对浮选现场设置的工业相机所获得的双目视觉泡沫图像，利用视差原理，提出泡沫高亮点区域的概念，通过左右视图对泡沫层的高亮点区域进行准确提取，对泡沫层深度图进行定义与度量，通过一系列计算获得了泡沫层深度特征。本发明有效弥补单目视觉系统没有考虑泡沫层高度的缺陷，实现对双目立体视觉图像中的泡沫层深度特征的度量，从而更好地获取泡沫的立体信息，有利于监控工业流程关键性能指标，进而实现对泡沫浮选过程的控制。

主权项：1.一种基于高亮点的锌浮选泡沫层深度特征度量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据准备；利用浮选现场双目视觉系统采集锌浮选的泡沫图像，建立泡沫图像数据集，其中每一份数据均包括左、右视图在内的两张泡沫图像；步骤二：图像预处理；对双目相机进行标定和极线校正，获得校正后的泡沫图像；步骤三：高亮点形态学处理；采用形态学重建的方法提取泡沫图像中的高亮点，去除杂质，平滑二值图像轮廓提取，提取基于细化算法的高亮点骨架；步骤四：获取权重图；根据每一条高亮点骨架绘制近似该骨架的椭圆，并对椭圆中不同位置的点赋予权重，具体算法如下：1将单个骨架的两个最远点分别定义为AxA,yA和BxB,yB,根据这两点获得椭圆的长轴长度a，短轴长度b，椭圆中心点OxO,yO： OxO,yO＝[AxA,yA+BxB,yB]22将椭圆中任意一点定义为CxC,yC,中心点O与C连线的延长线交椭圆于点DxD,yD，向量与的夹角θ： 其中，交点D的坐标值无法直接获得，通过夹角θ间接获得交点D到中心点O的距离r： 骨架的长度不同，构建的椭圆大小也不相同；使用相对距离relative_r表示中心点对椭圆内不同点的影响程度：relative_r＝||OC||r式中，则椭圆内任一点C的权重wC由下式获得：wC＝1erelative_r3针对根据骨架绘制出的各个椭圆之间的重叠部分，考虑到任意点C的相对距离越近，权重值就越大，受中心点的影响越大，因此在权重值重叠的点赋予最大权重值，并将泡沫图像中不在椭圆内的点的权重值分配为0.005； 式中，E表示根据高亮点在泡沫图像上绘制出的椭圆；步骤五：改进深度图，得到泡沫层深度特征；通过SGBM法获得初始深度图ISGBM，以及通过步骤四得到权重图Iw后，使用大小为3×3运算窗口，以步长为1，对权重图Iw和初始深度图ISGBM进行哈达玛乘积并求和，得到改进的深度图Inew，从而得到泡沫层深度信息。

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