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基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法
被引量:
26
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作者
王超
张强
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2020年第4期129-132,共4页
针对煤矿开采工作面无人化要求,提出一种基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法。采用LBP算法判断煤块与岩石纹理存在差异性,然后通过GLCM实现煤块与岩石图像在水平、直角、45°、135°方向上的灰度共生矩阵,并完成对能量...
针对煤矿开采工作面无人化要求,提出一种基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法。采用LBP算法判断煤块与岩石纹理存在差异性,然后通过GLCM实现煤块与岩石图像在水平、直角、45°、135°方向上的灰度共生矩阵,并完成对能量、熵值、对比度、逆差分矩等4个煤岩图像纹理特征参数提取。试验表明:LBP算法在检测煤块与岩石局部纹理特征差异的过程中,具有一定的高效性,但存在不足,后续通过GLCM提取的煤岩图像特征参数,可以找到适用于煤岩分类的特征参数,增加煤岩识别的鲁棒性。
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关键词
无人开采
煤岩图像特征
LBP
GLCM
纹理差异性
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职称材料
题名
基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法
被引量:
26
1
作者
王超
张强
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
出处
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2020年第4期129-132,共4页
文摘
针对煤矿开采工作面无人化要求,提出一种基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法。采用LBP算法判断煤块与岩石纹理存在差异性,然后通过GLCM实现煤块与岩石图像在水平、直角、45°、135°方向上的灰度共生矩阵,并完成对能量、熵值、对比度、逆差分矩等4个煤岩图像纹理特征参数提取。试验表明:LBP算法在检测煤块与岩石局部纹理特征差异的过程中,具有一定的高效性,但存在不足,后续通过GLCM提取的煤岩图像特征参数,可以找到适用于煤岩分类的特征参数,增加煤岩识别的鲁棒性。
关键词
无人开采
煤岩图像特征
LBP
GLCM
纹理差异性
Keywords
unmanned mining
coal and rock image feature
LBP
GLCM
texture difference between coal and rock
分类号
TD679 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LBP和GLCM的煤岩图像特征提取与识别方法
王超
张强
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2020
26
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