多小波变换在煤岩界面识别中的应用

"基于图像多小波变换的煤岩界面识别" 本文主要介绍了一种创新的煤岩界面识别方法，该方法旨在解决传统识别方法在普适性和可靠性方面的不足。研究者利用了多小波变换技术对煤岩图像进行处理，以此提高识别效果。 煤岩界面识别是煤炭开采过程中的关键环节，准确的识别能有效提高采矿效率和安全性。传统的识别方法可能受到图像质量和环境因素的影响，导致识别结果不尽人意。为改善这一状况，作者提出了一种基于图像多小波变换的方法。多小波变换是一种信号分析工具，它能够对图像进行多尺度、多方向的分解，更好地捕捉图像的局部特征和细节信息。 在该方法中，首先对煤岩图像进行多小波变换，将图像分解成多个不同频率的子带。接着，选取固定窗口大小，计算各频带的小波系数的标准差，这些标准差作为纹理特征的量化指标。通过这种方式，可以提取出反映煤岩纹理差异的多频带特征向量。然后，将这些特征向量进行归一化处理，以消除不同频带间的量纲影响。最后，利用朴素贝叶斯分类器对特征向量进行学习和分类，实现煤岩界面的自动识别。 实验结果显示，在128×128像素的图像上，当选择窗口大小为9，并选取频带F5至F16构造特征向量时，识别率可达到96.14%。这一识别率的提升证明了所提方法的有效性和实用性，尤其是在复杂地质条件下的煤岩图像识别。 关键词涉及的技术点包括：煤岩界面识别，多小波变换，多频带特征和朴素贝叶斯分类器。多小波变换是核心，它提供了一种强大的图像分析手段，而多频带特征则反映了图像的多样性和复杂性。朴素贝叶斯分类器作为一种统计机器学习模型，以其简单高效的特点，被用于处理大量特征数据的分类问题。 这项工作为煤岩界面识别提供了新的思路，通过结合多小波变换和机器学习，提高了识别的精度和稳定性，对于矿产资源的智能开采和安全生产具有重要意义。同时，这种方法也对其他领域的图像识别问题提供了借鉴，如地质结构分析、医学图像处理等。