本發(fā)明涉及一種全尾砂動態(tài)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(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采集尾砂動態(tài)絮凝沉降過程的圖像數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)進行灰度處理使圖像數(shù)據(jù)由三通道轉(zhuǎn)變?yōu)閱瓮ǖ赖玫讲町惢叶葓D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(shù)據(jù),采用DBSCAN算法對特征點數(shù)據(jù)進行聚類分析,計算出絮凝沉降圖像中的Cluster數(shù)目;根據(jù)絮凝沉降圖像中的Cluster數(shù)目分析絮團體的分散情況。本發(fā)明方法在全尾砂動態(tài)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(tài)絮凝沉降細觀行為分析。
聲明:
“全尾砂動態(tài)絮凝沉降圖像特征點提取的DBSCAN聚類分析方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)