[发明专利]煤矸石近红外图像识别技术

摘要

一种煤矸石近红外图像识别技术，属于图像处理技术领域，其特征在于是一种近红外视觉下的目标识别技术，具体步骤为1)逐个提取目标内的灰度值信息，包括利用Canny边缘检测算子提取目标边缘和分别对边缘以内的灰度值信息进行提取。2)分别对边缘内的灰度值信息进行统计分析。3)对目标做出判断。本算法以提取目标的边缘为基础，逐个对目标进行分析，有效地避免了背景对于识别结果的干扰，在近红外视觉下拉大了煤矸石和煤炭的特征区间的差异，即便在可视条件较差的情形下依然能够保证算法的鲁棒性，准确地识别目标。

主权项

一种煤矸石近红外图像识别技术，其特征在于是一种去除了背景干扰，利用近红外视觉将煤矸石和煤炭的灰度差异拉大，对煤矸石进行准确识别的近红外图像识别技术，本发明在进行图像的预处理的基础上，在本技术进行处理之前，当前帧图像中被识别目标的大小、位置和边缘已经确定的条件下，具体实现步骤如下：步骤1：逐个提取每帧图像中各个目标内的灰度值信息，1)设矩阵A＝[aij]，为t时刻下图像采集设备捕捉到的图像内的灰度信息构成的矩阵，aij代表矩阵中像素点的灰度值，i＝1,2,…,r，j＝1,2,…,c，经过二值化处理，利用Canny边缘检测算子检测出图像内目标的边缘，用E＝[eij]表示，得到矩阵E是提取边缘以内的灰度值的前提；设向量组αi＝(qi1，qi2，...，qic)，i＝1,2,…,r，其中qij=0,Σp=1jeip=0orΣp=jceip=0oreij=11,others,---(1)]]>j＝1,2,…,c，设向量组βi＝(ai1，ai2，...，aic),i＝1,2,…,r，即将矩阵A中每一行当作一个向量，则灰度信息矩阵T=β1·diag(α1)β2·diag(α2)...βi·diag(αi)...βr·diag(αr)---(2)]]>包含单个检测目标的轮廓内所有的灰度值，其中diag(αi)是向量αi构成的c×c型的对角矩阵；2)设EC为图像中多个目标经过预处理得到的边缘信息矩阵，按照图像中每个像素的8邻域搜索图像，可以得到该图像各个连通域的信息，即分离出图像中每个被检测目标的边缘，设为矩阵EC中一个被检测目标的边缘则EC=EC1+EC2+...+ECN,---(3)]]>i＝1,2,…,N，按照1)、2)对各个目标边缘内的灰度值信息进行提取；步骤2：对边缘内的灰度值信息进行统计分析，1)将边缘以内的灰度值信息制成灰度分布统计图；2)本发明将灰度信息分布直方图中峰值集中的区域称为特征区间，设煤炭灰度图像的特征区间为[g,h],煤矸石灰度图像的特征区间为[u,v]，设向量σ＝(r1，r2，...，rn),其中ri=tij,g≤tij≤h0,others,---(4)]]>tij是矩阵T中的元素，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,c，设向量ω＝(l1，l2，...，ln),其中li=tij,u≤tij≤v0,others,---(5)]]>tij是矩阵T中的元素，设向量γ＝(δ1，δ2，...，δn),其中δi=0,Σp=0irp=Σp=0i-1rp1,others,---(6)]]>i＝1,2,…,n，p＝0,2,…,n。设向量θ＝(ε1，ε2，...，εn)，其中ϵi=0,Σp=0ilp=Σp=0i-1lp1,others,---(7)]]>i＝1,2,…,n，p＝0,2,…,n；步骤3：对目标做出判断，1)若被检测目标是煤矸石本发明将其标记为1，若为煤炭将其标记为0，则检测结果R=1,Σi=0nϵi>Σi=0nδi0,Σi=0nϵi<Σi=0nδi,---(8)]]>其中i＝1,2,…,n，如此可以识别出每个目标是煤矸石还是煤炭。