多小波变换在煤岩界面识别中的应用
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更新于2024-09-06
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"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。
2020-07-06 上传
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