[发明专利]一种用空域多尺度随机特征识别煤岩的方法有效

专利信息
申请号: 201410139075.8 申请日: 2014-04-09
公开(公告)号: CN103942576B 公开(公告)日: 2017-06-16
发明(设计)人: 孙继平;伍云霞 申请(专利权)人: 中国矿业大学(北京)
主分类号: G06K9/66 分类号: G06K9/66
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100083 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 空域 尺度 随机 特征 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种用空域多尺度随机特征识别煤岩的方法,其特征在于,包括以下步骤:

A.分别采集像素大小为w×h的煤样本图像集{Ic}和岩石样本图像集{Ir},提取所述煤样本图像集中每一张煤图像Ic的图像特征fc∈Rm和所述岩石样本图像集中每一张岩图像Ir的图像特征fr∈Rm,构成训练集{fc}和{fr};其中,所述每张图像的图像特征fc∈Rm或者fr∈Rm提取原理如下:

(1)对每张样本图像,用式(1)定义的一组多尺度滤波器{F1,1,...,Fw,h}对其滤波

<mrow><msub><mi>F</mi><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><mi>h</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mi>w</mi><mi>h</mi></mrow></mfrac><mo>&times;</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><mn>1</mn><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mn>1</mn><mo>&le;</mo><mi>x</mi><mo>&le;</mo><mi>w</mi><mo>,</mo><mn>1</mn><mo>&le;</mo><mi>y</mi><mo>&le;</mo><mi>h</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>o</mi><mi>t</mi><mi>h</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>w</mi><mi>i</mi><mi>s</mi><mi>e</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

w,h分别为滤波器的宽度和高度,单位为像素,将每个滤波器响应串接构成图像特征向量P=(p1,p2,...pn)T∈Rn,n=(w×h)2

(2)对P进行f=ΨP操作,其中Ψ∈Rm×n为随机测量矩阵,其第i行j列元素rij为:

<mrow><msub><mi>r</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msqrt><mi>&rho;</mi></msqrt><mo>&times;</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mrow><mi>w</mi><mi>i</mi><mi>t</mi><mi>h</mi><mi> </mi><mi>p</mi><mi>r</mi><mi>o</mi><mi>b</mi><mi>a</mi><mi>b</mi><mi>i</mi><mi>l</mi><mi>i</mi><mi>t</mi><mi>y</mi><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><mi>&rho;</mi></mrow></mfrac></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mrow><mi>w</mi><mi>i</mi><mi>t</mi><mi>h</mi><mi> </mi><mi>p</mi><mi>r</mi><mi>o</mi><mi>b</mi><mi>a</mi><mi>b</mi><mi>i</mi><mi>l</mi><mi>i</mi><mi>t</mi><mi>y</mi><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>&rho;</mi></mfrac></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>w</mi><mi>i</mi><mi>t</mi><mi>h</mi><mi> </mi><mi>p</mi><mi>r</mi><mi>o</mi><mi>b</mi><mi>a</mi><mi>b</mi><mi>i</mi><mi>l</mi><mi>i</mi><mi>t</mi><mi>y</mi><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><mi>&rho;</mi></mrow></mfrac></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>

α=常数,fi=∑jrijpj,fi∈R1,f={f1,f2,..,fm}T,m表示该张图像特征维数;

(3)将f归一化为单位长度向量;

B.用K-means聚类方法分别对图像特征集{fc}和{fr}进行聚类运算,分别得到Q个聚类中心作为基元,合并成2Q大小的基元字典TD;

C.分别从煤样本图像集{Ic}和岩石样本图像集{Ir}中选取特定样本图像M张,将选定的每一张图像的每个图像特征fi用基元字典TD中与其最近的基元标注,计算每个基元出现的频率,作归一化直方图,即为该张图像的基元直方图,煤的M张图像的基元直方图构成煤的模式{Hc}M,岩的M张图像的基元直方图构成岩的模式{Hr}M

D.给定未知煤岩对象图像Ix,用与步骤A中(1)、(2)和(3)相同的方法提取Ix的图像特征fx,用与步骤C中相同的方法计算Ix基元直方图hx,用χ2距离即h∈{{Hc}M,{Hr}M}度量hx与每一个煤模式和每一个岩模式的距离,hx,u为待识别图像中第u个基元的概率,hu为煤模式或者岩模式的第u个基元的概率,若hx与煤模式的最大距离小于其与岩模式的最大距离,则为煤,否则为岩。

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