A coal-rock image feature extraction and recognition method
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摘要: 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。该方法首先提取煤岩图像的二进制十字对角纹理矩阵，然后利用二进制十字对角纹理矩阵的角二阶矩能量、相关性、方差、逆差矩、熵、和熵、差熵、和均值、对比度、惯性矩及相关信息测度构造煤岩图像的特征向量，最后结合稀疏表示进行煤岩图像分类识别。实验结果表明，与基于十字对角纹理矩阵的图像特征提取与识别方法相比，该方法具有更好的煤岩识别效果，平均识别率达94.38%，且单幅图像特征提取时间大幅降低，提高了煤岩识别的实时性。
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关键词:
- 煤岩识别 /
- 煤岩图像 /
- 特征提取 /
- 二进制十字对角纹理矩阵 /
- 稀疏表示
Abstract: A coal-rock image feature extraction and recognition method based on binary cross-diagonal texture matrix was proposed. Binary cross-diagonal texture matrix of coal-rock image is extracted firstly. Then feature vector of coal-rock image is constructed by angular second moment energy, relevance, variance, inverse difference moment, entropy, sum entropy, difference entropy, sum average, contrast, inertia moment and information measurement of correlation, which are extracted from the binary cross-diagonal texture matrix. Finally, sparse representation is adopted to recognize coal-rock images. The experimental results show that the method can achieve better performance than image feature extraction and recognition method based on cross-diagonal texture matrix, whose average recognition rate can reach 94.38%, and improve real-time performance of coal-rock recognition with shorter feature extraction time of single image. -
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