【摘 要】
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应用数字图像处理技术提取非均质岩土材料的细观特征是量化其细观结构的有效途径。为提高图像处理的质量和效率，在进行数字图像处理的阈值分割时，采用统计学习理论中的支持向量
【机 构】
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重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室,毕节学院物理系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50674111)
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应用数字图像处理技术提取非均质岩土材料的细观特征是量化其细观结构的有效途径。为提高图像处理的质量和效率，在进行数字图像处理的阈值分割时，采用统计学习理论中的支持向量机分类方法。选取待原始图像的一个矩形区域作为训练样本图像，提取这些样本点的特征与训练目标一起组成训练样本集，通过对训练样本集的学习，生成SVM（support vector machine）分类机，利用SVM分类机提取原始图像中的特征图像。以花岗岩为例，利用该方法提取其细观结构，结果表明，合理选取训练样本和模型参数，可以提高图像处理的准确率和效
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