文献类型：期刊文章

作　　者：谭春超[1,2] 杨洁明[1,2]

TAN Chunchao YANG Jieming(Electronic and Mechanical Research Institute, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China Key Lab of Advanced Transducers and Intelligent Control System, Ministry of Education and Shanxi Provence, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China)

机构地区：[1]太原理工大学机械电子工程研究所,山西太原030024 [2]太原理工大学新型传感器与智能控制教育部与山西省重点实验室,山西太原030024

出　　处：《工矿自动化》

基　　金：山西省科技攻关项目(20120321004-03)

年　　份：2017

卷　　号：43

期　　号：4

起止页码：27-31

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对现有大多数煤与矸石图像识别方法只单一地利用灰度均值和灰度方差进行识别,存在识别准确度和效率不高等问题,提出了一种煤与矸石图像灰度信息和纹理特征提取方法。该方法提取具有代表性的特征参数,如灰度均值、平滑度及灰度共生矩阵的能量、对比度、相关性、熵等,作为识别煤与矸石的重要依据。Matlab仿真分析结果表明,以上特征参数可以有效地描述煤与矸石的图像特征,可为煤与矸石的自动识别与分选提供重要参考依据。

关 键 词：煤与矸石识别  图像处理  灰度信息 纹理特征 灰度均值 平滑度  灰度共生矩阵 对比度  

分 类 号：TD67]