煤岩图像识别：小波分析与特征提取技术

"基于小波的煤岩图像特征抽取与识别" 本文主要探讨了一种利用小波变换技术进行煤岩图像识别的方法，旨在减少矿井事故风险并推进采矿自动化。在当前的采掘工作中，煤岩界面的识别大多依赖于人工，这不仅效率低下，也存在较大的安全隐患。为了解决这一问题，研究者引入了小波分析理论，这是一种能够揭示图像不同尺度细节的数学工具。 首先，文章简要概述了煤岩图像识别的基础理论，包括图像处理的基本步骤和小波变换的基本原理。小波变换允许图像在多个分辨率级别上进行分析，可以有效地提取图像的局部特征。特别地，Daubechies小波被选用作为图像分解的工具，因为它们具有良好的时间频率局部化特性，适合处理非平稳信号如图像纹理。 接着，文章深入讨论了如何选择合适的小波函数、滤波长度以及分解尺度。这些参数的选择直接影响到图像特征的提取效果。通过Daubechies小波对煤岩图像进行分解后，可以构造出纹理导向度图，这有助于量化图像的纹理特征。然后，研究人员创建了一个特征值参数表，用于存储这些关键的纹理信息。 为了实现煤岩图像的自动识别，文章提到了使用Minkowski距离作为相似性度量。Minkowski距离是一种通用的距离计算公式，可以根据具体情况调整参数以适应不同的相似性判断需求。通过计算待测样品与已知煤岩样本的Minkowski距离，可以确定它们之间的相似程度，进而依据距离大小判断待测样品属于煤岩的哪一类。 实验结果显示，采用小波分解和特征抽取的方法能更充分地表达煤岩图像的纹理特征，识别准确率相较于其他方法有显著提高。这种方法不仅能够有效地自动识别煤岩，还为煤岩界面的自动识别提供了理论依据，为未来的矿山安全和自动化采矿提供了新的研究途径。 关键词：煤岩；图像处理；小波变换；特征抽取；识别 此研究受国家自然科学基金和国家高技术研究发展计划(863计划)的资助，展示了小波分析在实际工业问题中的应用潜力，尤其是在煤矿安全领域。