本發(fā)明涉及一種全尾砂動(dòng)態(tài)絮凝沉降圖像特征點(diǎn)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(dòng)態(tài)絮凝沉降過(guò)程的圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)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(cè)算法對(duì)差異化灰度圖像進(jìn)行最大特征點(diǎn)提取得到特征點(diǎn)數(shù)據(jù)，采用DBSCAN算法對(duì)特征點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，計(jì)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(tuán)體的分散情況。本發(fā)明方法在全尾砂動(dòng)態(tài)絮凝沉降過(guò)程中，觀察絮團(tuán)不斷聚合與破碎行為，引入Cluster來(lái)表征在絮團(tuán)體分散情況，有利于全尾砂動(dòng)態(tài)絮凝沉降細(xì)觀行為分析。