一种煤和煤矸石图像识别的新方法

余乐

（工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心，华侨大学，泉州 362021）

一种煤和煤矸石图像识别的新方法

余乐

（工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心，华侨大学，泉州 362021）

构造一种基于非线性灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别的新方法，用于对煤矿成分中的煤和煤矸石进行纹理数据分析并分选。采用对原有图像0-255级灰度信息前部分进行灰度级压缩，并在该部分进行灰度级扩阶，其剩余灰度部分保持原灰度级不变并且不作处理，并计算在此处理情况下4个不相关纹理特征值：能量、熵、惯性矩、相关性。实验结果表明，该方法比常规灰度共生矩阵、间隔灰度压缩扩阶共生矩阵具有更高的区分度，对煤和煤矸石分选的正确率能达到92.5%。

0 引言

煤和煤矸石分选是煤炭工业的重要环节，可以使资源获得合理利用。我国现有的洗煤厂多采用的是跳汰选煤和重介选煤，这些方法生产工艺复杂，生产费用高，设备维修量大[1-2]；国内虽有韩城某矿业利用x射线分离煤矸项目试验取得初步成功，但是x射线对人体不安全。近些年来，人们采用图像处理与模式识别的方法对煤矸石分选进行了深入的研究[3]，如采用灰度信息和纹理分析的方法已取得了一定的成果。前者利用图像灰度直方图分布及灰度均值等对图像信息进行识别[4-6]，但受光照影响较大且在煤矸分选中的识别率很有限；后者是对图像灰度空间分布模式的提取和分析，在遥感图像、医疗图像分割和处理方面及计算机视觉领域有广泛的应用。……