基于裂隙形态特征的煤层图像裂隙识别研究

发布时间：2018-04-22 01:10

  本文选题：煤层裂隙 + 煤层图像　； 参考：《工矿自动化》2017年10期

【摘要】：针对现有煤层图像裂隙识别方法未较好地考虑裂隙的形态特征或未较好地获取裂隙的整体信息的问题,通过分析煤层图像及其不同灰度阈值下二值图中裂隙的形态特征,定义了煤层裂隙判定系数,并取二值图中区域的长度、宽度和长宽比作为形态参数;同时给出一种基于裂隙形态特征的煤层图像裂隙识别方法,在给定形态参数阈值条件下遍历一定范围内的灰度阈值,对所得煤层图像的二值图进行裂隙识别,并将所有识别的裂隙合并作为最终识别结果。最后通过实例验证了该方法的有效性,得出结论:通过遍历一定范围内的灰度阈值进行煤层图像裂隙识别,可最大程度地获取煤层图像的裂隙信息;合理选取裂隙判定系数中形态参数的阈值,可有效提高煤层图像裂隙识别的准确性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing seam image fracture recognition methods do not consider the fracture morphology or obtain the whole information of the fracture well, this paper analyzes the fracture morphological characteristics of the coal seam image and its binary image under different gray threshold. The determination coefficient of coal seam fracture is defined, and the length, width and aspect ratio of the area in the binary map are taken as morphological parameters, and a method of fracture recognition in coal seam image based on fracture morphology is given. Under the condition of given morphological parameter threshold, the gray threshold is traversed in a certain range, and the binary image of coal seam image is identified by fracture recognition, and all the identified fractures are combined as the final recognition result. Finally, the validity of the method is verified by an example, and it is concluded that the fracture information of the coal seam image can be obtained by traversing a certain range of gray threshold to identify the fracture in the coal seam image. The accuracy of fracture recognition in coal seam image can be effectively improved by selecting the threshold value of morphological parameters in fracture determination coefficient.
【作者单位】： 河南理工大学安全科学与工程学院;河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室;中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41372160) 河南省高等学校重点科研项目(16A440009)
【分类号】：TD712;TP391.41

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