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摘要
矿物识别是工艺矿物学的研究基础，针对矿物颜色作为镜下矿物鉴定主要依据的特点，为提高矿物识别效率，降低人工识别成本，提出了一种HSV颜色空间的阈值分割方法。利用双边滤波对采集的矿物显微图像进行预处理，消除噪声干扰，针对不同矿物颜色亮度的差异，在HSV颜色空间下分离H、S、V三通道的颜色分量图提取颜色阈值，并通过阈值分割操作获得目标矿物区域。对磁铁矿和黄铜矿共存的显微图像进行识别，并与传统的大津法和基于HSV颜色空间的阈值分割方法对比。结果表明，基于HSV颜色空间的矿物识别方法能够准确地识别区分磁铁矿和黄铜矿，分割结果与人工标注的矿物位置基本符合，准确率达95%以上，且提高了识别速度，是机器视觉代替人眼视觉在矿物识别方面的一次探索。
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