煤矿自动化开采：LBP与GLCM在煤岩图像识别中的应用

"基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法" 在煤炭开采领域，实现工作面的无人化对于提高效率和安全性至关重要。本文提出的是一种利用局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）对煤岩图像进行特征提取与识别的方法。该方法首先通过LBP算法来检测煤块与岩石之间的纹理差异，LBP是一种有效的纹理分析工具，尤其在捕捉图像局部结构变化方面表现出良好的性能。它通过比较像素邻域内的灰度值差异，生成具有旋转不变性和灰度不变性的描述符，从而识别煤块与岩石之间的纹理差异。 然而，LBP算法在某些复杂纹理场景下可能不足，因此接下来引入了GLCM。GLCM是一种统计图像纹理的方法，通过计算相邻像素灰度值的共现频率来获取图像的纹理特性。在本研究中，GLCM被应用于煤岩图像的水平、直角、45°和135°四个方向，生成灰度共生矩阵，进一步提取出四个关键纹理特征参数：能量、熵值、对比度和逆差分矩。这些参数分别反映了图像的均匀性、信息含量、纹理结构强度和局部灰度变化。 实验结果证明，LBP算法在初步区分煤块和岩石纹理上有一定的效率，但其局限性在于可能无法充分捕捉所有纹理细节。而通过GLCM得到的特征参数可以弥补这一不足，为煤岩分类提供更为丰富的信息，从而增强了识别的鲁棒性。这种方法的应用有助于实现煤岩的精确识别，减少人工干预，对于推动煤矿的自动化开采具有积极意义。 无人开采技术的发展对于解决传统开采方式中存在的安全风险和提高生产效率具有重要意义。通过图像处理和机器学习技术，可以实时分析矿井环境，实现智能决策和控制。本研究提出的LBP和GLCM结合的特征提取方法，为矿井自动化提供了技术支持，有望在未来得到更广泛的应用。 关键词：无人开采；煤岩图像特征；LBP；GLCM；纹理差异性 中图分类号：01234 文献标志码：A 文章编号：$%%'5!426（7%7%）%!5*&)?9*: DE'C3F,"GHIE'CJ1,2K （!"#$%&'"(&)*+",-.(/,.0120",&%/,.0.(34(*)%'.&/)(2(5/("