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申请/专利权人：云南省地质矿产勘查开发局中心实验室(国土资源部昆明矿产资源监督检测中心);昆明理工大学

摘要：本发明涉及一种基于改进K‑means算法的金属矿物光片图像矿物粒度测量方法，属于工艺矿物学技术领域。本发明包括步骤：首先将获得的金属矿物光片图像进行矿物种类的判别，并记录目的矿物的位置；将获取的矿物种类数量作为K‑means算法中的设置K值的依据；使用K‑means算法对图像进行聚类，让同种矿物呈现单一的颜色；利用记录的目的矿物的位置，将目的矿物所在位置的颜色单独分割出来；对分割出来的矿物图像进行二值化，使用FeretDiameter对目的矿物嵌布粒度进行精确测量；本发明通过计算机图像处理技术结合高效的图像聚类算法，能够准确快速的代替人工对金属矿物光片下的矿物嵌布粒度进行测量。

主权项：1.一种基于改进K-means算法的金属矿物光片图像矿物粒度测量方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1、利用颜色识别金属矿物光片图像中矿物种类，同时记录目的矿物在图像中的位置；Step2、根据Step1所得到的光片图像中矿物种类数量计算K-means算法的K值；K值初始值为1，由Step1中每识别到一种矿物K值加2，其中如果是矿物边缘算一类；Step3、对聚类中心进行初始化分配，方法就是将K个聚类中心均匀的分配到图像中；Step4、将矿物图像进行均值滤波，用于聚类前图像的预处理；Step5、对Step4处理后的图像使用改进后的K-means算法进行聚类；Step6、利用Step1中记录的目标矿物位置，读取该位置的颜色，通过颜色分割，将图像中该颜色所表示的形状分割出来，之后对分割后的图像进行二值化；Step7、使用FeretDiameter对二值化后的图像中金属矿物粒度进行测量，得到金属矿物光片下金属矿物嵌布粒度；所述Step5的具体步骤是：Step5.1、计算每个像素点到聚类中心的距离，将像素点归类到离其最近的聚类中心，归类完成后，形成K个类；距离公式如下： 其中，r1，g1，b1分别表示彩色图像中像素点r1，g1，b1红绿蓝三通道的向量值，r0，g0，b0分别表示聚类中心点r0，g0，b0红绿蓝三通道的向量值；Step5.2、计算每一个类中的像素均值，找到新的聚类中心cir,cig,cib； 其中cir,cih,cib表示新的聚类中心，cir,cig,cib分别表示新的聚类中心点cir,cig,cib红绿蓝三通道的向量值，n为样本数，m为颜色通道r,g,b；i为1,2…n；Step5.3、重复迭代Step5.1-Step5.2步骤，直到聚类中心不再变化。

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