灰度共生矩阵在煤矸石识别中的应用研究

"该研究提出了一种基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理特征自动识别方法，通过分析灰度共生矩阵的原理和特征参数，提取图像的角二阶距、相关性、对比度和熵作为纹理特征，利用支持向量机进行识别，实现了在MATLAB上的仿真。这种方法有效描述了煤与矸石的纹理特性，为识别和分选提供了参考。" 本文主要探讨了在煤炭行业中提高煤与矸石识别率的技术方法，即基于灰度共生矩阵的纹理特征识别。灰度共生矩阵是图像纹理分析中的一个重要工具，它能够描述像素之间的共生关系，从而揭示图像的纹理结构。在本文中，灰度共生矩阵被用于提取煤与矸石图像的四个关键纹理特征：角二阶距、相关性、对比度和熵。 角二阶距反映了图像中相邻像素灰度值之间的相对位置，可以用来区分不同纹理模式的空间分布。相关性衡量的是像素对之间的灰度值相似性，对于识别纹理的均匀性或方向性非常有用。对比度则反映了像素值的变化程度，有助于区分纹理的精细度。熵是信息论中的一个概念，它表示的是图像纹理的不确定性或信息含量，高熵通常表示图像纹理复杂，低熵则表示纹理简单。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，常用于分类问题，特别是处理小样本、非线性及高维模式识别。在本研究中，SVM被用来根据提取的纹理特征对煤与矸石进行分类。通过在MATLAB上进行仿真实验，验证了灰度共生矩阵和SVM结合的识别方法的有效性。 实验结果表明，采用这种纹理特征提取和识别策略，能够准确地描述煤与矸石的纹理差异，提高了识别效率和准确性。这对于煤炭行业的自动化生产和资源高效利用具有重要意义，特别是在煤炭分拣和清洁生产过程中，可以减少人工干预，提高工作效率，同时减少环境污染。 关键词：煤与矸石识别、纹理特征、灰度共生矩阵、支持向量机 中图分类号：TD76，说明了该研究属于矿业工程领域。文献标识码A表示这是一篇原创性的学术文章，文章编号则提供了文献的具体信息，便于后续引用。 这项研究为煤炭行业的自动化和智能化提供了新的技术手段，通过深入分析图像特征，结合机器学习算法，有望进一步提升煤炭分拣的精确性和效率。