一种煤岩图像特征提取与识别方法

发布时间：2018-11-10 16:23

【摘要】：提出了一种基于二进制十字对角纹理矩阵的煤岩图像特征提取与识别方法。该方法首先提取煤岩图像的二进制十字对角纹理矩阵,然后利用二进制十字对角纹理矩阵的角二阶矩能量、相关性、方差、逆差矩、熵、和熵、差熵、和均值、对比度、惯性矩及相关信息测度构造煤岩图像的特征向量,最后结合稀疏表示进行煤岩图像分类识别。实验结果表明,与基于十字对角纹理矩阵的图像特征提取与识别方法相比,该方法具有更好的煤岩识别效果,平均识别率达94.38%,且单幅图像特征提取时间大幅降低,提高了煤岩识别的实时性。
[Abstract]:A method for feature extraction and recognition of coal and rock images based on binary cross diagonal texture matrix is proposed. Firstly, the binary cross diagonal texture matrix of coal and rock images is extracted, and then the second moment energy, correlation, variance, deficit moment, entropy, difference entropy, mean value and contrast of the binary cross diagonal texture matrix are used. The moment of inertia and related information measures are used to construct the characteristic vectors of coal and rock images. Finally, the sparse representation is used to classify and recognize coal and rock images. The experimental results show that compared with the image feature extraction and recognition method based on cross-diagonal texture matrix, this method has better recognition effect, the average recognition rate is 94.38, and the extraction time of single image feature is greatly reduced. The real-time recognition of coal and rock is improved.
【作者单位】：中国矿业大学(北京);中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;
【基金】：国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801800)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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