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煤与矸石图像纹理特征提取方法

米强 徐岩 刘斌 徐运杰

米强,徐岩,刘斌,等.煤与矸石图像纹理特征提取方法[J].工矿自动化,2017,43(5):26-30..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.007
引用本文: 米强,徐岩,刘斌,等.煤与矸石图像纹理特征提取方法[J].工矿自动化,2017,43(5):26-30..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.007
MI Qiang, XU Yan, LIU Bin, et al. Extraction method of texture feature of images of coal and gangue[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(5): 26-30. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.007
Citation: MI Qiang, XU Yan, LIU Bin, et al. Extraction method of texture feature of images of coal and gangue[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(5): 26-30. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.007

煤与矸石图像纹理特征提取方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.05.007
基金项目: 

山东省研究生教育创新计划项目(01040105305)

山东科技大学教学研究项目(JG201506)

山东科技大学研究生教育创新项目(KDYC13026,KDYC15019)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Extraction method of texture feature of images of coal and gangue

  • 摘要: 针对现有煤与矸石图像处理方法存在提取特征参数少、识别精度低等问题,提出了一种融合局部二值模式和灰度共生矩阵的煤与矸石图像纹理特征提取方法。首先将煤与矸石预处理后的图像转换为局部二值模式图像,再利用该图像生成灰度共生矩阵,以角二阶距、相关性、对比度和熵作为纹理特征进行均值和归一化处理,最后用支持向量机进行训练,得出识别结果。实验结果表明,该方法能够有效地提取到煤与矸石图像的纹理特征,煤和矸石的识别率分别为94%和96%。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-05-10

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