煤岩图像识别新方法：二进制十字对角纹理矩阵与稀疏表示结合

"本文提出了一种基于二进制十字对角纹理矩阵的煤岩图像特征提取与识别方法，通过这种方法可以提高煤岩识别的准确性和实时性。" 在煤炭行业中，煤岩识别是一项重要的任务，它关系到煤矿开采的安全与效率。传统的煤岩识别主要依赖于人工经验，而随着计算机视觉技术的发展，自动化的煤岩图像识别成为可能。本文介绍的是一种创新的方法，它基于二进制十字对角纹理矩阵进行特征提取，并结合稀疏表示进行分类识别。 首先，该方法的核心是提取煤岩图像的二进制十字对角纹理矩阵。这是一种对图像纹理结构进行编码的方式，能够有效地捕获图像的局部特性。通过将图像转化为二进制形式，可以减少计算复杂性并突出关键纹理信息。 接下来，利用这个矩阵的统计特性来构建特征向量。这些特性包括角二阶矩能量、相关性、方差、逆差矩、熵、和熵、差熵、和均值、对比度以及惯性矩。这些信息测度能反映图像纹理的多样性和复杂性，有助于区分不同类型的煤岩。例如，角二阶矩能量可以反映图像的亮度分布，相关性则可以体现纹理的连贯性，方差和逆差矩可以揭示纹理的变异程度，而熵则反映了图像的信息含量。 随后，将提取的特征向量与稀疏表示相结合，进行煤岩图像的分类识别。稀疏表示是一种强大的数据表示方法，它能通过寻找最小的线性组合来近似原始数据，从而实现对复杂数据的高效处理。在煤岩图像识别中，这种方法可以降低分类的错误率，提高识别的准确性。 实验结果显示，相比于传统的十字对角纹理矩阵方法，该方法在煤岩识别上表现出更高的性能。平均识别率达到94.38%，这意味着在大多数情况下，该方法能正确地识别出煤岩类型。此外，由于单幅图像的特征提取时间显著减少，因此提高了系统的实时性，这对于现场快速决策和自动化作业至关重要。 这种基于二进制十字对角纹理矩阵和稀疏表示的煤岩图像识别方法，不仅提升了识别精度，还优化了处理速度，对于推动煤炭行业的智能化发展具有积极的意义。未来的研究可以进一步探索如何优化特征选择和稀疏表示，以适应更多变的地质环境和更复杂的煤岩类型。