[发明专利]一种基于图像LBP的煤岩识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于图像LBP的煤岩识别方法，属于煤岩识别技术领域。

背景技术

煤岩识别即用一种方法自动识别出煤岩对象为煤或岩。在煤炭生产过程中煤岩识别技术可广泛应用于滚筒采煤、掘进、放顶煤开采、原煤选矸石等生产环节，对于减少采掘工作面工作人员、减轻工人劳动强度、改善作业环境、实现煤矿安全高效生产具有重要的意义

目前，国内外煤岩识别主要有以下两类方法，第一种是煤层厚度的测量方法，通过反馈的信息调整滚筒的高度，包括各种射线和电磁波，例如自然γ射线探测法、电磁波探测法以及雷达探测法；另一种是煤和岩石界面的测量方法，通过采煤机自生的响应来调整滚筒高度，包括应力截齿法、震动检测法、红外线检测法等。以上各种方法有各自的优缺点，但都是采用传感器进行识别。一方面在不同的煤矿产区，需要选取不同的传感器，并需要安装在不同的机器设备上；另一方面在煤炭开采环境中，传感器本身容易出现故障和失灵的情况，无疑都加大了人力和物力的浪费。

为解决上述问题，图像技术越来越受到重视并研发了一些图像技术的煤岩识别方法，然而在已有的方法中，例如基于灰度共生矩阵的煤岩识别方法，从全局来分析图像纹理的特点，没有完全抓住局部灰度的图像特点，因此，该方法易受光照、噪声、视点的影响。基于LBP的煤岩识别方法，主要以某一点与其邻域像素的相对灰度作为响应，正是这种机制使得LBP算子对于单调的灰度变化具有不变性，可以精确的描绘图像局部纹理信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像LBP的煤岩识别方法，该识别方法受光照、视点的影响小，能够同时从全局和局部分析纹理特征，能够实时、自动地识别出当前煤、岩对象是煤或岩石，为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供了可靠地煤岩识别信息。

为实现上述目的，本发明的方案是：一种基于图像LBP的煤岩识别方法，包括如下步骤：

A.在相同成像条件下，分别采集一组已知煤样本灰度图像集和岩样本的灰度图像集；

B.对所述的煤样本图像集和岩样本图像集分别应用3类MB-LBP算子，得到所述煤样本图像集和岩样本图像集的LBP响应图像；

C.计算所述煤样本图像集和岩样本图像集的LBP响应图像的灰度共生矩阵

D.分别求LBP响应图像的灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数的均值和标准差作为最终8纹理特征，并组成特征向量；

E.对所述煤样本灰度图像集和岩样本的灰度图像集分别得到的特征向量进行汇总，分别得到所述煤样本灰度图像集和岩样本的灰度图像集的特征矩阵；

F.分别计算所述煤样本灰度图像集和岩样本的灰度图像集的特征矩阵的均值矩阵，根据均值矩阵得到煤的模板特征矩阵M和岩的模板特征矩阵Y；

G.对于待识别图像x，按照步骤B、C、D、E的方法，得到待识别图像x的特征矩阵T；

H.将M、T代入匹配公式，得到待识别图像与煤图像的匹配度r(M，T)，将Y、T代入匹配公式，得到待识别图像与岩图像的匹配度r(Y，T)；

I.比较两类匹配度的大小，若r(M，T)＞r(Y，T)，则待识别图像是煤的图像；若r(M，T)＜r(Y，T)，则待识别图像是岩的图像。

所述的步骤B中，得到所述煤样本图像集和岩样本图像集的LBP响应图像的具体过程如下：

(1)所述的煤样本图像集用m₁、m₂、m₃、....、mk表示，所述的岩样本图像集用y₁、y₂、y₃、....、y_k表示；

(2)对所述煤样本图像集m₁、m₂、m₃、...、m_k和岩样本图像集y₁、y₂、y₃、....、y_k应用MB_i-LBP_8，2算子，即以像素块大小为1×1的邻域为8、半径为2的圆形邻域的LBP算子，得到一类LBP响应图像m₁₁、m₂₁、m₃₁、....、m_k1和y₁₁、y₂₁、y₃₁、....、y_k1；