基于平均池化稀疏编码的煤岩识别方法

摘要

本发明公开了一种基于平均池化稀疏编码的煤岩识别方法，该方法从煤岩图像数据中学煤岩的结构基元，所学到结构基元捕捉到了煤岩图像本质的结构特征，因而具有很强的鉴别能力和对成像环境变化的鲁棒性，从而使得该方法具有很高的识别稳定性和识别正确率，能为自动化采掘、自动化放煤、自动化选矸等生产过程提供可靠的煤岩识别信息。

主权项

一种基于均值池化稀疏编码的煤岩识别方法，其特征在于包括以下步骤：A.采集一张已知煤(或岩)对象的图像；B.从采集的图像中抽取N个图像块[x₁，x₂，...x_N]＝X∈R^p×N，p为图像块向量化后的维数；C.用抽取的煤(或岩)图像块x_i通过解优化问题求出煤(或岩)图像的基元矩阵D＝[d₁，d₂，...d_K]∈R^p×K和N个图像块的稀疏系数矩阵U＝[u₁，u₂，...u_N]∈R^K×N，u_i＝[u_i1，u_i2，...u_iK]^T；D.求煤(或岩)图像的基元响应分布z＝[z₁，z₂，...z_K]，第k个基元响应z_k为其中，为归一化常数；E.对于待识别的煤岩图像，用与步骤B相同的方法抽取N个图像块y_i，用步骤C中求得的D表达图像块y_i，通过解优化问题求出每一个图像块的系数F.用与步骤D相同的方法求出待识别煤岩图像的基元响应分布G.用度量与已知煤(或岩)对象的相似性，当距离大于设定的阈值时，判定为煤(或岩)，否则为岩(或煤)。