基于下采样灰度投影的煤矸石图像识别与特征提取研究

本研究论文聚焦于煤炭和矸石图像处理领域的关键问题，现有的煤与矸石图像识别方法常常依赖单一的灰度信息，如灰度均值和方差，这在识别精度和效率上存在局限。为了改进这一状况，论文提出了一种新型的煤与矸石图像灰度信息和纹理特征提取方法。这种方法不仅考虑了灰度特性，还引入了诸如灰度共生矩阵的统计特性，包括能量、对比度、相关性和熵等更具代表性的特征参数。 通过Matlab的仿真分析，研究结果证明了这些特征参数能够有效地捕捉煤与矸石图像的内在差异，从而提高了识别的准确性。这些特征参数为自动化煤与矸石分类提供了强有力的支持，有助于提高煤炭工业中的分拣效率，减少人工操作的工作量，并可能应用于井下矿产资源的智能管理和分拣系统。 论文详细探讨了传统灰度投影算法与本文所提出的下采样灰度投影算法之间的比较，新算法在减小局部运动物体对全局运动矢量影响的同时，显著降低了计算时间，提升了实时性能。此外，文章还提到了一种基于自适应相邻帧的运动补偿算法，该算法通过阈值自适应调整参考帧，有效解决了累积误差问题，使得长时间连续稳像成为可能。 然而，论文也指出了未来的研究方向，即如何消除运动补偿带来的“黑边”问题，以及如何实现实时完整的图像输出。这显示了研究人员对于技术细节的深入思考和对未来技术发展的前瞻性展望。 整个研究工作结合了理论与实践，为煤炭行业的发展提供了技术支持，同时也为图像处理和计算机视觉领域的研究者们提供了有价值的研究案例和方法论。