公开(公告)号：CN110443303B

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN201910714652.4

申请日：2019-08-04

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 邹亮 ,  饶中钰 ,  於鑫慧 ,  姜瑾 ,  王洪栋 ,  李明

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/762 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割和分类的煤岩显微组分智能识别方法，包括：首先，基于双层K均值的图像分割算法，将显微图像分割为背景树脂，壳质组，镜质组以及惰质组四大类；随后将分割得到图像，利用本发明所设计的多模态特征提取方法提取特征，将煤岩组分的几何特征，纹理特征以及灰度特征整合到一起，形成共172维特征，并采用随机森林方法针对上述多模态特征进行分类，进一步细分为背景树脂、镜质组、孢子体、角质体、丝质体、半丝质体、碎屑惰质体和碎片体。本发明通过结合图像分割以及图像分类的算法，完成对煤岩显微组分分析，具有准确性高，鲁棒性强，快速简便的优点。

公开(公告)号：CN110443303A

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201910714652.4

申请日：2019-08-04

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 邹亮 ,  饶中钰 ,  於鑫慧 ,  姜瑾 ,  王洪栋 ,  李明

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/34 ,  G06K9/00 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割和分类的煤岩显微组分智能识别方法，包括：首先，基于双层K均值的图像分割算法，将显微图像分割为背景树脂，壳质组，镜质组以及惰质组四大类；随后将分割得到图像，利用本发明所设计的多模态特征提取方法提取特征，将煤岩组分的几何特征，纹理特征以及灰度特征整合到一起，形成共172维特征，并采用随机森林方法针对上述多模态特征进行分类，进一步细分为背景树脂、镜质组、孢子体、角质体、丝质体、半丝质体、碎屑惰质体和碎片体。本发明通过结合图像分割以及图像分类的算法，完成对煤岩显微组分分析，具有准确性高，鲁棒性强，快速简便的优点。