关键词:
图像识别
煤层包裹体
分数阶微分算子
正则化预处理
摘要:
为准确识别煤层中包裹体图像边缘,提升截齿自适应截割煤岩能力,通过伪彩化煤层包裹体实际图像,利用Tikhonov正则化方法预处理识别的煤层包裹体图像,将一阶Sobel与二阶Laplacian边缘图像识别算法扩展到分数阶模式,构造其图像边缘识别的分数阶微分模式,实现煤层中包裹体结构的快速识别及边缘特征的提取。结果表明,相比整数阶微分算子,所提算法能够更好地识别煤层包裹体图像的边缘,执行时间分别为0.2221、0.2451、0.1413、0.1732 s,占用内存分别为36.35、39.82、28.99、33.13 MB,其最佳的分数阶次值为0.6。该方法可以有效识别煤层包裹体边缘特征,对噪声具有较强的鲁棒性。