基于数字图像处理技术的爆堆粒度分析

论文摘要

爆堆岩石块度的研究是一直都是矿山开采中的一个重要问题，合理的爆破参数能够降低开采成本，减小二次破碎工作量，可以很大程度地提高开采效率。通常的块度分析法有筛分法，大块度统计法等人工测定法，但是这些方法都存在一定的缺陷。基于计算机图像处理技术的单图片摄影测量法以及分形理论，通过分析获得的图像信息，提出了一种基于小波变换融合和创新的分水岭方法的图像分割技术，使得得到的分割图能够满足爆堆岩石块度的分布统计。首先，根据现场情况确定了拍照方案，在采集到图像信息后，利用Photoshop 5软件对图像信息进行几何校正，并取得了不错的纠偏效果。其次，对于不同的两类图像分别采取了不同的图像处理方法。对于灰度不均匀的图像首先采用亮度反转处理和图像增强技术处理，然后再用小波变换进行融合；对于含有很多噪声的图像，首先对图像进行降噪处理，接着通过直方图修正方法增强图像，然后再利用小波融合技术得到理想的图像，这两种方法最终都得到了理想的结果。对经过图像处理的原始图像采用创新的分水岭方法进行图像分割，该创新方法是基于分别对图像的前景对象和背景对象进行区别标注的方法，最终获得正确的分割图。本文从两方面对爆堆岩石块度的分布进行了统计。一是从爆堆表面的实际面积大小和最大弦长方面来统计；二是根据综合运用单图片摄影测量法中的三种统计方法（面积法、线段法和体积法）来统计。研究表明所采用的方法经济、快速地统计出了爆堆岩石块度的整体分布情况，并且具有对实际生产影响小，安全。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义
• 1.1.1 引言
• 1.1.2 课题背景及其研究目的和意义
• 1.2 爆堆岩石块度分布分析现状
• 1.2.1 直接方法
• 1.2.2 间接方法
• 1.2.3 摄影法的误差
• 1.3 本文的主要研究内容
• 第2章 研究工作的理论和技术基础
• 2.1 数字图像处理
• 2.2 分水岭方法
• 2.2.1 分水岭算法的原理
• 2.2.2 分水岭变换方法
• 2.3 小波分析
• 2.4 数学形态学
• 2.4.1 数学形态学的基本思想
• 2.4.2 数学形态学的主要应用
• 2.4.3 数学形态学的基本运算
• 2.4.4 形态学重建
• 第3章 图像校正分析
• 3.1 引言
• 3.2 图像采集
• 3.3 图像校正
• 3.3.1 图像失真
• 3.3.2 图像校正
• 3.4 本章小结
• 第4章 图像处理
• 4.1 引言
• 4.2 图像处理
• 4.2.1 JL11-1 采场出矿点的图像处理过程
• 4.2.2 JL11-3 采场出矿点的图像处理过程
• 4.3 创新的分水岭算法
• 4.3.1 JL11-1 采场出矿点的图像分割过程
• 4.3.2 JL11-3 采场出矿点的图像分割过程
• 4.4 创新的分水岭方法和传统分水岭方法的比较
• 4.5 本章小结
• 第5章 爆堆岩石块度粒级比较
• 5.1 引言
• 5.2 像素值
• 5.2.1 连续图
• 5.2.2 面积图
• 5.2.3 直径图
• 5.3 最终结果的比较
• 5.3.1 像素图与实际块度大小的比较
• 5.3.2 块度所占比例
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
• 致谢