LTGH: A Dynamic Texture Feature for Working Condition Recognition in the Froth Flotation

人工智能 直方图 计算机视觉 特征(语言学) 局部二进制模式 计算机科学 模式识别(心理学) 稳健性(进化) 纹理(宇宙学) 定向梯度直方图 特征提取 图像纹理 不变(物理) 图像处理 图像(数学) 数学 数学物理 哲学 语言学 生物化学 化学 基因
作者
Jin Luo,Zhaohui Tang,Hu Zhang,Ying Fan,Yongfang Xie
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:70: 1-10 被引量:29
标识
DOI:10.1109/tim.2021.3065417
摘要

Texture feature of the froth image is widely used in the working condition recognition of froth flotation. However, due to the complexity of the froth image, the current texture features vary greatly and are difficult to identify the work condition accurately. Therefore, we propose a dynamic texture feature named LBP on the TOP and GLCM Histograms (LTGH) which integrates the local binary patterns (LBPs) and gray-level co-occurrence matrix (GLCM) histograms on the three orthogonal planes (TOP). First, we use the rotation invariant LBPs to enhance rotation invariance and illumination robustness. Then, we implement the TOP on the enhanced texture feature map to generate the multiple dimensional enhanced feature maps. After that, we calculate the GLCM and supplementary features (SFs) on the multiple dimensional enhanced feature map. Finally, we integrate the histogram of the GLCM and SFs to discriminate the texture feature. The LTGH feature considers the froth structures both in the macrolevel and microlevel and captures the temporal information between the froth images. Experiments have demonstrated the effectiveness and stability of the proposed texture feature for work condition recognition in froth flotation. Compared with other traditional texture features, the accuracy of the LTGH feature has been increased by at least 7.76%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
现代小丸子完成签到 ,获得积分10
1秒前
缺水哥完成签到,获得积分10
1秒前
缺水哥发布了新的文献求助10
4秒前
1234发布了新的文献求助10
4秒前
1762120完成签到,获得积分10
4秒前
ZR关闭了ZR文献求助
6秒前
卖萌的秋田完成签到,获得积分10
6秒前
热情铭完成签到 ,获得积分10
7秒前
完美麦片完成签到,获得积分10
12秒前
lll完成签到,获得积分10
13秒前
务实鞅完成签到 ,获得积分10
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
mawenyu完成签到,获得积分10
20秒前
17完成签到,获得积分20
20秒前
高大的水壶完成签到,获得积分10
21秒前
英俊的铭应助wellyou采纳,获得10
23秒前
风中的向卉完成签到 ,获得积分10
26秒前
Mp4完成签到 ,获得积分10
26秒前
凌兰完成签到 ,获得积分10
26秒前
plain完成签到,获得积分10
27秒前
陌上花开完成签到,获得积分10
28秒前
29秒前
fg2477完成签到,获得积分10
30秒前
忙碌的数学人完成签到,获得积分10
30秒前
情怀应助Engen采纳,获得10
30秒前
HJJHJH完成签到,获得积分10
32秒前
Bob发布了新的文献求助10
33秒前
34秒前
35秒前
HJJHJH发布了新的文献求助50
36秒前
JW完成签到,获得积分10
36秒前
wanci应助张参采纳,获得10
37秒前
谦让的西装完成签到 ,获得积分10
38秒前
李演员完成签到,获得积分10
39秒前
fei菲飞完成签到,获得积分10
39秒前
41秒前
Zhaowx完成签到,获得积分10
41秒前
Theprisoners完成签到,获得积分0
41秒前
木子发布了新的文献求助30
41秒前
41秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038235
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575992
关于积分的说明 11374009
捐赠科研通 3305760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819276
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022