[发明专利]基于稀疏表示的煤岩识别方法

说明书

本发明公开了一种基于稀疏表示的煤岩识别方法。该方法分为建立过完备字典和比较识别两个阶段，建立过完备字典包括：(1)训练图像样本采集；(2)训练图像特征提取；(3)构造过完备字典；比较识别阶段：(1)测试样本图像采集；(2)测试样本图像特征提取；(3)比较识别。与现有的方法相比，此方法采用十字对角纹理矩阵提取特征和多层稀疏表示方法进行表示识别，可以很好地增强煤岩图像岩识别的光照适应性，获得了很好地识别效果，为自适应识别不同光照条件下的煤岩图片提供了很好的方法。

技术领域

本发明涉及一种基于稀疏表示的煤岩识别方法，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方法，小波变换方法，用来分析图像纹理的特点，但是，此类方法都没有实际考虑煤矿的开采环境，例如：煤矿井下的光照强度多变，电磁环境复杂，噪声等因素。基于稀疏表示的纹理方法，对于噪声和遮挡具有很好的适应性，再加上多层稀疏表示中考虑光照强度变化因子，可以很好的适应煤矿井下复杂的环境。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于稀疏表示的煤岩识别方法，该识别方法考虑了光照强度变换因子，能够对光照强度多变具有很好的适应性，能够对于噪声、遮挡具有很好的鲁棒性，能够实时、自动识别出当前对象是烟煤、无烟煤、砂岩或页岩，为自动化采掘提供必要的信息。用以解决现有的煤岩识别方法成本高，浪费人力物力的问题。

为实现上述目的，本发明的方案是一种基于稀疏表示的煤岩识别方法，包括如下步骤：

(1)建立过完备字典

1)图像样本采集阶段，通过照相机采集大量的在不同光照强度下的图像，所述的图像包括：烟煤、无烟煤、砂岩、页岩；

2)图像预处理，将采集的图片转化为灰度图像；

3)图像特征提取，将得到的灰度图像转化为十字对角纹理矩阵，并分别提取得到十字对角纹理矩阵的统计特征，并组成特征向量；最后，对图像的特征向量进行归一化处理；

4)图像特征分类，按照采集对象所属的类别与采集图像时的光照强度的不同进行分类；所述特征的分类的过程：首先，按照采集对象所属的类别分为4大类，然后分别对不同的采集对象按照采集时的光照强度进行分类；

5)组合过完备字典，根据上述步骤1)、2)、3)所得到的各类特征，按照顺序组合成一个过完备字典；

(2)比较识别

1)按照上述步骤(1)中的1)、2)、3)所示的过程，得到测试样本的特征向量；

2)将得到的测试图像的特征向量利用过完备字典进行稀疏表示，并得到稀疏表示的表示系数；

3)分别把4大类中各类的稀疏表示，代入分类器进行识别。