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基于加權(quán)方差的煤矸石X射線(xiàn)圖像分形維數(shù)最優(yōu)估計(jì)算法

發(fā)布時(shí)間:2024-06-14 23:50
  傳統(tǒng)方法對(duì)于煤矸石X射線(xiàn)圖像分形維數(shù)估計(jì)存在單層次缺陷,提出了基于加權(quán)方差的煤矸石X射線(xiàn)圖像分形維數(shù)最優(yōu)估計(jì)方法。由局域窗口特征檢測(cè)方法獲取圖像的二維邊緣像素特征分量,取其最大值構(gòu)成圖像采集的像素特征量,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的特征分解。在此基礎(chǔ)上,提取二值化圖像邊緣輪廓特征量,采用包絡(luò)輪廓線(xiàn)分割方法超分辨融合煤矸石X射線(xiàn)圖像,建立煤矸石X射線(xiàn)圖像的模板匹配模型。采用多層次紋理重建方法,獲取圖像的活動(dòng)輪廓多層次分布集,結(jié)合加權(quán)方差獲取圖像方差和標(biāo)準(zhǔn)差,將圖像的分形維數(shù)估計(jì)方差和標(biāo)準(zhǔn)差輸入圖像的相關(guān)性檢測(cè)模板匹配函數(shù)中,進(jìn)行圖像分形維數(shù)最優(yōu)估計(jì)。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行煤矸石X射線(xiàn)圖像分形維數(shù)估計(jì)的精度較高,自適應(yīng)性較好,提高了煤矸石X射線(xiàn)圖像的識(shí)別和檢測(cè)能力。

【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)

【部分圖文】:

圖2原嫜的煤#f石"X射線(xiàn)圖像乘.集續(xù)皋??以隨2的煤矸石X射線(xiàn)圖像為研究對(duì)象,進(jìn)??行煤矸石X財(cái)線(xiàn)爵像分形維數(shù)估計(jì),結(jié)合加權(quán)方??

圖2原嫜的煤#f石"X射線(xiàn)圖像乘.集續(xù)皋??以隨2的煤矸石X射線(xiàn)圖像為研究對(duì)象,進(jìn)??行煤矸石X財(cái)線(xiàn)爵像分形維數(shù)估計(jì),結(jié)合加權(quán)方??

測(cè)模板??匹配函數(shù)中,根據(jù)煤矸石X射線(xiàn)圖像的顏色特征??分量完成多曷次的分形維數(shù)最優(yōu)估計(jì),A表示圖??像多層次分形維數(shù)最優(yōu)估計(jì)值。??.4..(s)二?2-??\dA?I?Sj)?;Mg(i?(g-1.))??lge?-?lg(£-l)??(20)??3仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析??數(shù)計(jì)....


圖3煤野石X.身線(xiàn)圖像分吉寒??根據(jù)??3的分形結(jié)巣,進(jìn)行多層次的分形維數(shù)??最優(yōu)估計(jì),釆甩不聞方法得到煤奸石X射線(xiàn)爵像??

圖3煤野石X.身線(xiàn)圖像分吉寒??根據(jù)??3的分形結(jié)巣,進(jìn)行多層次的分形維數(shù)??最優(yōu)估計(jì),釆甩不聞方法得到煤奸石X射線(xiàn)爵像??

宜。??3.2結(jié)果分析??根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行煤矸石X??射線(xiàn)圖像的分形維數(shù)估計(jì),得到原始的煤矸石X??射線(xiàn)?像采集結(jié)果如圖2所示。??0?50?100?150?200?250??:時(shí)間.??圖2原嫜的煤#f石"X射線(xiàn)圖像乘.集續(xù)皋??以隨2的煤矸石X射線(xiàn)圖像為研究對(duì)....



本文編號(hào):3994606

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