基于语义分割与改进区域匹配的煤岩划痕检测与去除方法

"煤岩显微图像划痕检测与去除方法-论文" 这篇论文主要探讨了在煤岩显微图像分析中如何有效地进行划痕检测和去除，以提高图像预处理的质量。传统的基于霍夫变换的划痕检测算法存在不足，如不能精确提取空间形状特征，边缘信息细化不足，容易造成漏检和误检。因此，研究者提出了一种基于语义分割的新型煤岩划痕检测方法。 该方法利用残差结构改进的空间注意力模型，将此模型整合到以VGG卷积层为特征编码器的U-Net网络中。通过语义分割的方式，这种方法可以更准确地识别煤岩划痕，更好地保留边缘细节，增强空间特征解析能力，从而提高检测准确性。 在煤岩划痕去除方面，针对快速行进的图像修复算法可能导致的纹理差异和视觉伪影问题，论文提出了一种基于改进区域匹配的图像修复算法。该算法采用k个最近邻图像块查找、跨尺度及旋转角度搜索策略，结合基于欧氏距离的图像块偏移距离度量，确保修复后的煤岩图像在划痕去除区域与周围区域保持纹理一致性，提升了图像的整体视觉效果。 实验结果显示，基于语义分割的检测方法能更准确地检测煤岩划痕，而基于改进区域匹配的修复算法则成功地减少了纹理不匹配和视觉伪影，改善了图像质量。这些创新方法对于煤岩显微图像分析，特别是在地质学、煤炭工业以及矿物资源研究等领域具有重要的应用价值，能够提供更为准确的图像数据支持。