【摘 要】
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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,
【机 构】
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武汉理工大学能源与动力学院,中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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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,
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