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申请/专利权人：天津德通电气有限公司

摘要：本发明涉及矿物梯级加工数据处理领域，提供了一种基于改进图像处理的矿物梯级加工数据处理方法，包括：S1、利用所述矿物梯级加工的基础图像数据基于改进图像处理得到矿物梯级加工改进图像数据；S2、根据所述矿物梯级加工改进图像数据进行图像多级处理得到矿物梯级加工图像数据的初始处理结果；S3、根据所述矿物梯级加工改进图像数据进行时序划分处理得到矿物梯级加工图像数据的动态趋势；S4、利用所述矿物梯级加工图像数据的初始处理结果和矿物梯级加工图像数据的动态趋势进行复合验证处理得到矿物梯级加工数据的处理结果；通过对矿物在梯级加工过程中的图像数据方法进行改进，可以快速、准确地实现对矿物梯级加工数据的处理和分析。

主权项：1.一种基于改进图像处理的矿物梯级加工数据处理方法，其特征在于，包括：S1、利用所述矿物梯级加工的基础图像数据基于改进图像处理得到矿物梯级加工改进图像数据；S1-1、采集矿物梯级加工生产过程中各阶段对应的梯级图像数据；S1-2、根据所述梯级图像数据获取对应的矿物梯级加工的基础图像数据；S1-3、利用所述矿物梯级加工的基础图像数据基于改进图像处理得到一级图像增强数据；S1-3-1、利用所述矿物梯级加工的基础图像数据获取图像灰度值数据；S1-3-2、利用所述图像灰度值数据进行线性变换处理得到图像灰度值变换数据；S1-3-3、根据所述图像灰度值变换数据进行验证处理得到一级图像增强数据；S1-3-3-1、判断所述图像灰度值变换数据对应的图像像素移动变化是否符合线性变换的移动规则，若是，则执行S1-3-3-2，否则，则返回S1-3-2重新进行处理；S1-3-3-2、判断所述图像灰度变换数据对应的反转后图像像素亮度DB与反转前图像像素亮度DA之间是否满足灰度反色变换规则，若是，则输出所述图像灰度值变换数据为一级图像增强数据，否则，则返回S1-3-2重新处理；S1-4、利用所述一级图像增强数据进行非线性变换处理得到二级图像增强数据；S1-5、利用所述一级图像增强数据和二级图像增强数据进行干扰处理得到三级图像增强数据；S1-6、利用所述一级图像增强数据、二级图像增强数据和三级图像增强数据作为矿物梯级加工改进图像数据；S2、根据所述矿物梯级加工改进图像数据进行图像多级处理得到矿物梯级加工图像数据的初始处理结果；S2-1、利用所述矿物梯级加工改进图像数据进行图像一级处理得到矿物梯级加工图像分割处理区域数据；S2-1-1、根据矿物梯级加工改进图像数据基于局部阈值处理得到梯级矿物加工图像亮度区域分割数据作为第一处理区域；S2-1-2、根据所述第一处理区域基于边缘检测处理得到梯级矿物加工图像灰度边缘分割数据作为第二处理区域；S2-1-3、根据所述第二处理区域基于区域增长处理得到梯级矿物加工图像像素分割数据作为第三处理区域；S2-1-4、利用所述第一处理区域、第二处理区域和第三处理区域作为矿物梯级加工图像分割处理区域数据；S2-2、利用所述矿物梯级加工图像分割处理区域数据进行图像二级处理得到矿物梯级加工图像数据的提取数据；S2-2-1、利用所述矿物梯级加工图像分割处理区域数据基于灰度直方图提取灰度分布特征和灰度级占比作为矿物梯级加工图像数据的颜色数据；S2-2-2、利用所述矿物梯级加工图像分割处理区域数据基于边缘检测算法提取图像轮廓和角度特征作为矿物梯级加工图像数据的形状数据；S2-2-3、利用所述矿物梯级加工图像分割处理区域数据基于局部二值模式提取纹理方向和纹理密度特征作为矿物梯级加工图像数据的纹理数据；S2-2-4、根据所述矿物梯级加工图像数据的颜色数据、矿物梯级加工图像数据的形状数据和矿物梯级加工图像数据的纹理数据作为矿物梯级加工图像数据的提取数据；S2-3、根据所述矿物梯级加工图像数据的提取数据进行图像三级处理得到矿物梯级加工图像数据的初始处理结果；S2-3-1、根据所述矿物梯级加工图像数据的提取数据进行验证处理得到矿物梯级加工图像数据的初始数据；S2-3-1-1、根据所述矿物梯级加工图像数据的提取数据分别获取所对应的图像形状数据和图像颜色数据；S2-3-1-2、判断根据所述图像形状数据获取的图像像素数据是否对应第三处理区域，若是，则执行S2-3-1-3，否则，则返回S2-2，并重新获取矿物梯级加工图像数据的提取数据；S2-3-1-3、判断根据所述图像颜色数据获取的灰度值数据是否对应第二处理区域，若是，则执行S2-3-1-4，否则，则返回S2-2，并重新获取矿物梯级加工图像数据的提取数据；S2-3-1-4、判断根据所述图像像素数据与灰度值数据获取的图像亮度数据是否对应第一处理区域，若是，则输出所述图像像素数据、图像灰度值数据和图像亮度数据作为矿物梯级加工图像数据的初始数据，否则，则返回S2-2，并重新获取矿物梯级加工图像数据的提取数据；S2-3-2、利用所述矿物梯级加工图像数据的初始数据基于支持向量机建立初始模型；S2-3-2-1、利用所述矿物梯级加工图像数据的提取数据为训练集，所述矿物梯级加工图像数据的初始数据为验证集，基于支持向量机建立初始模型；S2-3-2-2、判断所述初始模型的输出结果是否与所述验证集相对应，若是，则执行S2-3-3，否则，则以输出结果作为更新的训练集，并返回S2-3-2-1；S2-3-3、利用所述初始模型得到矿物梯级加工图像数据的初始处理结果；S2-3-3-1、利用所述初始模型分别获取模型输出的图像灰度值和图像像素值并作为主要标记数据、图像亮度值并作为次要标记数据；S2-3-3-2、根据所述主要标记数据与次要标记数据建立关联关系获取对应矿物颗粒的尺寸数据作为矿物梯级加工图像数据的初始处理结果；S3、根据所述矿物梯级加工改进图像数据进行时序划分处理得到矿物梯级加工图像数据的动态趋势；S4、利用所述矿物梯级加工图像数据的初始处理结果和矿物梯级加工图像数据的动态趋势进行复合验证处理得到矿物梯级加工数据的处理结果；其中，所述基础图像数据包括图像灰度值、像素亮度和对比度；所述线性变换处理包括灰度上移变换、下移变换和灰度反色变换；所述移动规则为上移像素沿着y轴向右移动，下移像素沿着y轴向左移动；所述干扰处理包括亮度扰动和对比度扰动；所述反色变换规则为DB=255-DA，所述关联关系为不同矿物颗粒的图像对应不同灰度、像素与亮度，亮度与像素和灰度之间存在一对多的关联关系，可根据亮度与像素、灰度值之间的关联关系获取不同矿物颗粒的尺寸大小。

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