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Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization:光学图像分析中增强阈值在非不透明矿物分割中的应用

论论资讯 | 2023-03-01 3热度

Minerals

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Utilisation of Enhanced Thresholding for Non-Opaque Mineral Segmentation in Optical Image Analysis

Poliakov A.; Donskoi E.

Published:2023-03-01
DOI:10.3390/min13030350

研究背景

矿石加工是一项重要的工业活动,了解矿物的丰度、关联性、自由度以及纹理特征等信息对于优化矿石加工过程至关重要。光学图像分析(OIA)可以在反射光下获得关于矿物的可靠信息,但对于反射率接近其嵌入物环氧树脂的非不透明矿物如石英等的可靠自动分割一直是个难题。传统的阈值技术在这种情况下通常会导致显著的误识别。因此,研究如何对这类矿物进行精确的分割是当前研究领域存在的问题。

研究内容

CSIRO的矿物识别OIA软件中,研究人员开发了一种基于增强阈值的非不透明矿物分割机制,可以显著提高许多应用的分割效果。该方法利用调整了反射率比例尺的增强图像视图进行更精确的初始阈值处理,并使用全面的清理程序进一步提高分割效果。对于更复杂的情况,该方法还采用特定的颗粒边界阈值处理,随后采用基于选择性侵蚀的“边界缩减”方法,而“颗粒恢复”则可以防止非不透明颗粒从较大颗粒中脱落。此方法可以与“基于浮雕的非不透明矿物识别”相结合,以实现非不透明矿物的整体分割效果的改进。

研究意义

该研究通过开发一种基于增强阈值的非不透明矿物分割机制,解决了当前研究领域存在的难题,提高了非不透明矿物的分割效果。这一创新点可以为矿石加工提供更准确的信息,优化矿石加工过程,提高矿物的利用效率。同时,该方法还可以应用于其他领域的图像分析中,具有广泛的应用前景。

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