Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2024

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: entropia tekstur

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Research on image preprocessing algorithm based on mixed denoising and texture weakening of ore images

Luo Hui, Cai Gaipin, Zou Haoxiang

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

2024

T. 40, z. 4

107--130

Ore particle size information is an important basis for mining enterprises to regulate crushing parameters, due to the complex and harsh environment during the acquisition of ore images on the conveyor belt, resulting in the existence of a variety of composite noise interference in the motion target image, the surface texture characteristics of the ore and the edge of the fuzzy and other problems, thus affecting the effective acquisition of ore particle size information. To address the above issues, an image-denoising network based on global and local feature extraction and an edge enhancement algorithm for texture feature weakening is proposed. The denoising network consists of a shallow local feature extraction module and a Transformer-based U-Net global feature extraction module, which aims to combine the powerful global modeling capability of the Transformer with the local modeling advantage of convolutional network, and reconstructs the image resolution through the dual up-sampling structure, to realize the accurate output of contextual detail information. A texture weakening method based on wavelet transform and fast non-local averaging is proposed to smooth the image and weaken the texture characteristics of the ore surface, and edge sharpening is combined with Bilateral-USMR to enhance the edges of the ore particles to realize the preprocessing of the ore image. The preprocessing results were objectively evaluated and experimentally verified. The results show that the image preprocessing method improves the accuracy of image segmentation and the applicability of the ore particle size measurement technology in complex environments.

Informacje o wielkości cząstek rudy stanowią dla przedsiębiorstw wydobywczych ważną podstawę do regulowania parametrów kruszenia ze względu na złożone i trudne środowisko podczas akwizycji obrazów rudy na przenośniku taśmowym, co skutkuje występowaniem różnorodnych zakłóceń szumu złożonego w ruchomym obrazie docelowym, właściwości tekstury powierzchni rudy i krawędzi rozmytej oraz innych problemów, wpływających w ten sposób na skuteczne pozyskiwanie informacji o wielkości cząstek rudy. Aby rozwiązać powyższe kwestie, zaproponowano sieć odszumiającą obraz opartą na globalnej i lokalnej ekstrakcji cech oraz algorytm wzmacniania krawędzi w celu osłabienia cech tekstury. Sieć odszumiająca składa się z płytkiego modułu ekstrakcji cech lokalnych i modułu globalnej ekstrakcji cech U-Net opartego na transformatorze, którego celem jest połączenie potężnych możliwości globalnego modelowania transformatora z przewagą lokalnego modelowania sieci splotowej i rekonstrukcja rozdzielczości obrazu poprzez podwójną strukturę próbkowania w górę, aby uzyskać dokładne dane wyjściowe szczegółowych informacji kontekstowych. Zaproponowano metodę osłabiania tekstury opartą na transformacji falkowej i szybkim uśrednianiu nielokalnym w celu wygładzenia obrazu i osłabienia właściwości tekstury powierzchni rudy, a wyostrzanie krawędzi wiązało się z dwustronnym-USMR w celu uwydatnienia krawędzi cząstek rudy w celu realizacji wstępnej obróbki obrazu rudy. Jej wyniki zostały obiektywnie ocenione i zweryfikowane eksperymentalnie. Pokazują one, że metoda wstępnego przetwarzania obrazu poprawia dokładność segmentacji obrazu i możliwość zastosowania technologii pomiaru wielkości cząstek rudy w złożonych środowiskach.