煤粉尘图像分析：基于信息熵的多属性约简方法

"王征，汪梅．信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理［Ｊ］．西安科技大学学报，２０１９，３９（４）：７１３－７１９．" 本文主要探讨了如何利用信息熵多属性约简的方法来分析无明显特征模式的煤尘颗粒图像特性。研究中选取了某煤矿的煤样，并按照国家标准使用粉尘采样器在粉尘溢散源头进行了多点采样。研究的核心在于模糊粗糙集理论的应用，具体包括三个阶段：构建模糊类别隶属度模型、执行属性约简以及确定最大信息熵分割阈值。 首先，研究人员建立了粉尘图像中每个像素点对应的模糊类别隶属度模型。通过使用多分段函数来确定每个像素点属于某一特定类别的程度，这有助于刻画图像的复杂性和不清晰性。接下来，他们分析了煤粉尘图像的灰度特征，并将这些特征作为条件属性。通过计算条件属性的模糊依赖度，可以找出最优的属性组合，进而提取出模糊属性约简。这个过程有助于消除冗余信息，同时保持图像关键特征的识别。 在模糊属性约简的基础上，研究人员进一步进行了目标区域和背景区域的模糊下近似和模糊上近似的划分。这种划分方式可以更准确地界定煤尘颗粒和背景之间的界限，从而提高图像分析的精确性。最后，他们构建了煤粉尘颗粒的信息熵模型，用于存储信息熵并确定最佳的分割阈值。信息熵在这里起到了量化不确定性的作用，帮助识别图像中的关键区域。 研究表明，通过模糊属性约简的互异重要度，可以有效地实现多属性约简。这种方法能够确定煤粉尘图像中具有最大信息熵的模块区域的分割阈值。所提出的模型不仅能够去除冗余的图像属性，还能挑选出对分类至关重要的属性，从而实现特征选择和分类。 该研究对于理解和分析煤尘颗粒图像的特性具有重要意义，特别是在安全科学与工程领域，如煤矿安全监控和环境监测等方面。它提供了一种有效处理复杂图像数据的工具，有助于提升煤尘检测和防治的效率。此外，此方法还可以应用于其他类似领域，比如环境污染物识别或工业生产过程中的颗粒分析。