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基于变差函数和局部方差图的煤岩图像纹理特征提取

黄蕾 郭超亚

黄蕾,郭超亚.基于变差函数和局部方差图的煤岩图像纹理特征提取[J].工矿自动化,2018,44(4):62-68..  doi: 10.13272/j.issn.1627-251x.17311
引用本文: 黄蕾,郭超亚.基于变差函数和局部方差图的煤岩图像纹理特征提取[J].工矿自动化,2018,44(4):62-68..  doi: 10.13272/j.issn.1627-251x.17311
HUANG Lei, GUO Chaoya. Texture feature extraction of coal-rock image based on variogram and local variance image[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(4): 62-68. doi: 10.13272/j.issn.1627-251x.17311
Citation: HUANG Lei, GUO Chaoya. Texture feature extraction of coal-rock image based on variogram and local variance image[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(4): 62-68. doi: 10.13272/j.issn.1627-251x.17311

基于变差函数和局部方差图的煤岩图像纹理特征提取

doi: 10.13272/j.issn.1627-251x.17311
基金项目: 

国家重点研发计划项目(2016YFC0801800)

国家自然科学基金项目(51674269)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Texture feature extraction of coal-rock image based on variogram and local variance image

  • 摘要: 针对现有煤岩纹理特征提取采用局部二值模式算法存在分类准确率欠佳、算法运行效率较低及旋转纹理识别鲁棒性较差等缺陷,提出了一种基于变差函数和局部方差图的煤岩纹理特征提取算法。该算法首先在局部二值模式理论框架中逐像素计算局部方差得到局部方差图,然后在局部方差图中利用变差函数计算不同方向的变差函数向量,最后组合变差函数向量作为纹理特征,将所提取特征与局部二值模式特征融合完成煤岩纹理分类与识别。实验结果表明,该算法能够有效地提取局部方差的空间分布信息,实现对局部二值模式丢失信息的再利用,分类结果优于多种经典的局部二值模式纹理特征提取算法,分类准确率达到86%。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-04-10

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