期刊订阅
广告服务
  • 中文
    EN
  • ISSN:0253-9993
  • CN: 11-2190/TD

《煤炭学报》

当前位置:首页 > 论文管理 > 基于Curvelet变换和压缩感知的煤岩识别方法

基于Curvelet变换和压缩感知的煤岩识别方法

DOI:

10. 13225 / j. cnki. jccs. 2016. 1152

作者(Author):

  • 伍云霞
  • 张宏

作者单位:

  • 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院

关键词:

  • 曲波变换
  • 煤岩识别
  • 特征提取
  • 压缩感知
  • 支持向量机
  • 摘要
  • 论文图表
  • 相关文章
  • 引用格式
针对小波难以表达煤岩图像的边缘曲线特征,影响识别精度的问题,提出一种基于曲波变换的方法,对煤岩图像边缘进行稀疏表示。该方法通过曲波变换对煤岩图像进行曲波分解,得到各尺度层曲波系数,保留图像变换后的Coarse层低频系数,基于压缩感知理论,利用随机高斯矩阵对高频系数进行测量,实现高维系数降维,Coarse层低频系数与降维后的高频系数通过级联构成煤岩图像特征向量,最后结合支持向量机对煤岩图像进行分类识别。实验表明:通过曲波分解提取的特征能够有效地表达煤岩图像边缘的曲线特征,所提出方法煤岩的分类准确率达93.75%,比Haar小波方法提高了4.37%,所用降维方法比线性降维方法提取的特征向量更加有利于煤岩图像的分类识别。
暂无内容
  • 地址:北京市朝阳区和平街13区煤炭大厦

  • 邮编:100013

  • 编辑部电话:(010)87986411

  • 传真:(010)84262114