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在分析煤岩惰质组各组分显微图像特点的基础上,提出一种基于小波变换的煤岩惰质组显微组分自动分类方法.首先用离散小波变换对煤岩显微图像进行分解,根据分解所得的水平、垂直、对角3 个方向小波系数设计描述其纹理属性的特征量;通过对特征量的分析,选取水平方向能偏、对角方向方差特征量以及图像的亮度比等特征量构成特征向量集;采用支持向量机对惰质组各组分进行分类,获得对其7 类典型组分的较为理想的分类效果.与其他同类方法的实验结果比较表明,本文特征量选取与分类方案在分类效果上具有明显的优势.