基于分形维数及细观孔隙结构特征的煤矸石识别研究

TD67%TD91; 为进一步提升基于图像特征的煤矸石分选识别率,将分形维数的分析方法与图像处理和识别技术相结合,选取煤矸石图像的细观孔隙结构特征作为主要研究对象和识别特征.在运用图像处理技术对煤矸石图像进行处理后,最大化地凸显了煤矸石图像细观孔隙结构特征,通过对部分样本的孔隙结构进行初步特征测定和比对,运用分形几何理论对自然形态自相似性特征的描述能力,对煤矸石图像的细观孔隙结构进行分形维数计算,进一步凸显了煤矸石图像在细观孔隙结构特征上的差异,最后将灰度特征、纹理特征和细观孔隙结构特征结合进行识别分类,最终得到较高的识别率,这为结合分形维数的煤矸石识别技术的进一步研究和应用奠定了基础....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in中国矿业 Vol. 30; no. 9; pp. 120 - 125
Main Authors 乔力江汉, 何克焓
Format Magazine Article
LanguageChinese
Published 武汉理工大学能源与动力学院,湖北武汉430070%中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京100083 01.09.2021
Subjects
煤矸石识别
识别率
图像处理
分形维数
Online AccessGet full text
ISSN1004-4051
DOI10.12075/j.issn.1004-4051.2021.09.018

Cover

More Information
Summary:TD67%TD91; 为进一步提升基于图像特征的煤矸石分选识别率,将分形维数的分析方法与图像处理和识别技术相结合,选取煤矸石图像的细观孔隙结构特征作为主要研究对象和识别特征.在运用图像处理技术对煤矸石图像进行处理后,最大化地凸显了煤矸石图像细观孔隙结构特征,通过对部分样本的孔隙结构进行初步特征测定和比对,运用分形几何理论对自然形态自相似性特征的描述能力,对煤矸石图像的细观孔隙结构进行分形维数计算,进一步凸显了煤矸石图像在细观孔隙结构特征上的差异,最后将灰度特征、纹理特征和细观孔隙结构特征结合进行识别分类,最终得到较高的识别率,这为结合分形维数的煤矸石识别技术的进一步研究和应用奠定了基础.
ISSN:1004-4051
DOI:10.12075/j.issn.1004-4051.2021.09.018