期刊文章详细信息
采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别
Image Recognition Method of Coal and Coal Gangue Based on Partial Grayscale Compression Extended Coexistence Matrix
文献类型:期刊文章
YU Le;ZHENG Lixin;DU Yongzhao;HUANG Xuan(College of Engineering,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China;Engineering Research Center of Fujian Province Industrial Intelligent Technology and System, Huaqiao University,Quanzhou 362021,China)
机构地区:[1]华侨大学工学院,福建泉州362021 [2]华侨大学工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心,福建泉州362021
基 金:福建省科技厅科研计划资助项目(2013H2002);华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(1511422005)
年 份:2018
卷 号:39
期 号:6
起止页码:906-912
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、IC、JST、MR、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%.
关 键 词:煤 煤矸石 图像识别 特征提取 灰度压缩 扩阶共生矩阵
分 类 号:TP391]
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