李建奇
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阳春华
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朱红求
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曹斌芳
中国有色金属学报
针对矿物浮选过程中泡沫图像易受噪声影响，存在纹理细节模糊、灰度值对比度低等问题，提出一种浮选泡沫图像的非线性降噪方法。首先构造一种改进方向波变换，保证信号的平移不变性，同时采用提升算法减小其运算量。然后通过对分解系数建模，针对低频子带系数采用多尺度 Retinex 算法进行处理，以改善整体亮度均匀性，提高对比度；对各高通子带构建基于高斯混合尺度模型的分解系数邻域模型，并利用Bayes最小均方(BLS)估计进行局部去噪。最后利用所提出的方法对大量浮选泡沫图像进行去噪分析。结果表明：所提出的降噪方法能突出泡沫图像的纹理细节信息，提高泡沫图像的对比度，在信噪比和实时性上有明显提高，为后续泡沫图像的分割和工况识别奠定基础。
关键词:
浮选泡沫图像
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图像降噪
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方向波变换
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高斯混合尺度模型
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Retinex算法
