本發明涉及一種全尾砂動態絮凝沉降圖像特征點提取的DBSCAN聚類分析方法,屬于礦山充填技術領域。本發明采集尾砂動態絮凝沉降過程的圖像數據,對圖像數據進行灰度處理使圖像數據由三通道轉變為單通道得到差異化灰度圖像,采用Harris檢測算法對差異化灰度圖像進行最大特征點提取得到特征點數據,采用DBSCAN算法對特征點數據進行聚類分析,計算出絮凝沉降圖像中的Cluster數目;根據絮凝沉降圖像中的Cluster數目分析絮團體的分散情況。本發明方法在全尾砂動態絮凝沉降過程中,觀察絮團不斷聚合與破碎行為,引入Cluster來表征在絮團體分散情況,有利于全尾砂動態絮凝沉降細觀行為分析。
聲明:
“全尾砂動態絮凝沉降圖像特征點提取的DBSCAN聚類分析方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)