简介概要

不同照度下煤矸图像灰度及纹理特征提取的实验研究

来源期刊:煤炭学报2018年第11期

论文作者:王家臣 李良晖 杨胜利

文章页码:3051 - 3061

关键词:照度;煤矸图像;灰度特征;纹理特征;支持向量机;

摘    要:研究煤和矸石在不同照度下的响应特性,设计了差异照度煤矸图像采集系统,进行了煤矸图像采集实验,建立了煤矸灰度子图像数据库,对数据库中的子图像的灰度、纹理特征进行了提取,通过定义归一化特征差异指数以及基于支持向量机(SVM)对实验数据进行了分析与讨论。结果表明:在同一照度下,煤和矸石在灰度及纹理特征上存在差异,且随着照度的改变,煤和矸石的特征也发生变化,同时两者的变化规律存在显著差异。基于不同特征的SVM分类器的识别正确率不同,照度的变化也会对分类器的识别正确率产生影响;当考虑照度因素后,分类器的识别正确率最大增加了13. 31%,此外基于多特征多照度融合的SVM分类器性能较好,识别正确率为98. 39%。

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不同照度下煤矸图像灰度及纹理特征提取的实验研究

王家臣1,2,李良晖1,2,杨胜利1,2,3

1. 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院2. 放顶煤开采煤炭行业工程研究中心3. 中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室

摘 要:研究煤和矸石在不同照度下的响应特性,设计了差异照度煤矸图像采集系统,进行了煤矸图像采集实验,建立了煤矸灰度子图像数据库,对数据库中的子图像的灰度、纹理特征进行了提取,通过定义归一化特征差异指数以及基于支持向量机(SVM)对实验数据进行了分析与讨论。结果表明:在同一照度下,煤和矸石在灰度及纹理特征上存在差异,且随着照度的改变,煤和矸石的特征也发生变化,同时两者的变化规律存在显著差异。基于不同特征的SVM分类器的识别正确率不同,照度的变化也会对分类器的识别正确率产生影响;当考虑照度因素后,分类器的识别正确率最大增加了13. 31%,此外基于多特征多照度融合的SVM分类器性能较好,识别正确率为98. 39%。

关键词:照度;煤矸图像;灰度特征;纹理特征;支持向量机;

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