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煤矸石的纹理特征

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煤与矸石图像纹理特征提取方法百度学术米强,徐岩,刘斌工矿自动化针对现有煤与矸石图像处理方法存在提取特征参数少识别精度低等问题,提出了一种融合局部二值模式和灰度共生矩阵的煤与矸石图像纹理特征提取方法。首先将煤与矸石预处纹理分析百度百科纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。纹理分析方法按其性质而言，可分为大类统计分析方法结构分析方法信号定义概念图像特征作用分析基元与影调纹理特征简介博客年月日纹理的定义纹理是一种反映图像▲中同质现象的视觉特征,它体现了物↘体表面的具有缓慢变化或者周期性变◣化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志某种

纹理结构特征分析百度文库评分页年月日在线互动式文档分享平台↓,在这里,您可以和千万网友分享自ぷ己手中的文档,全文阅读其他用户的文档,同时,也可以利用分享文档获取的积分下载文档

转载纹理分类二局部特征新浪博客年月日纹理分类的大类方法是基于的方法,具体的方法是先提取特征点的局部特征,然后聚类形成之后对于每幅求出统计直方图☆作为的特征,之后

关于纹理特征提取的一卐点总结云中鸟博客园年月日基于的个纹理特征中,仅有个特征角二阶矩对比度逆差分矩相关性是不相关的对于计算窗口的选取,不宜过大或过小,过大

基于纹理特↑征融合的煤矸石分选技术研究百度学术兰添才,郑汉垣龙岩学院学报被引量提出了一种新的基于纹理特征融合的煤矸石分选方法设计了一种纹理特征提取算法选取多个纹理特征作为分类器的输入特∩征,并对选择出的分类特征进行融合,采用神经网基于和纹理的煤和煤∑　矸石自动识别百度学术何敏,培培,蒋慧慧计算机工程与设计被引量摘要为提高煤矸石的自◎动识别和分选效率,提出了基于支持向量机和纹理参数作为支持向量机的训练特征,实验结果表明,该支持向¤量机识别煤和煤矸石的成功基于多特征融合和①支持向量机的煤矸石自动分选研究百度学术兰添才科技信息科学教研被引量本文提出了一种基于多特征融合和支持向量机的的煤矸石分选方法首先对煤矸石图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后Ψ分别从纹理谱小波变换和分形等多角度提取图其它纹理特征博客除了上述的特征模型和小波变换等纹理特▼征之外,还有许多其它的纹理特征。早在年代,等研究人员提出了用共生矩【阵表示纹理

纹理特征基于粗糙集的印刷锡膏自动识别和定位关键词锡膏粗糙集颜色直方图纹理¤特征

转载纹理分类二局部特征新浪博客年月日纹理分类的大类方法是基于的方法,具体的方法是先提取特征点的局部特征,然后聚类形成之后对于每幅求出统计直方图作为的特征,之后

煤与矸石图像纹理特征提取方法道客巴巴年月日煤与矸石图像纹理特征提ω取方法工矿自动化,,煤与矸石图像纹理特征提取方法米强,徐岩,刘斌,徐运杰山东科技大学电子通信与物理学

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基于纹理特征融合的煤矸石分选技术研究百度文库年月日年月第卷第期龙岩学院学报基于纹理特征融合的煤矸石分选技术研究兰添才,

纹理特征分类设计了一种纹理特征提取算法,选取多个纹理特征作为分类器的输入特征,并对选择出的分类特征进行融合,采用神经网络分类器实现煤矸石的分选。

图像特征提取纹理特征博客年月日纹理特征」也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以

基于灰度和█纹理的煤与矸石特征提取研究百度学术吴开兴,宋剑煤炭技术摘　要探讨煤与矸石图像在灰度与纹△理上的异同,应用图像处理技术对煤与矸石图像进行预处理图像分割,采用灰度特征和纹理特征相结合的方法进行特征提取,并在上纹理特征一点心青博客←园年月日纹理是物体表面的固有特征之一,可认为是灰度颜色在空间以一定的形式变化而产生的图案模式,局部二值模式是◣一种用来描

图像三大底层特征是什么纹理特征,还有什么百度知道个回答回答年月日人觉得有用答案三大底层特征即颜色纹理和形状特征。颜色特征常用的特征提取与匹配方法颜色直方图颜色集颜色矩颜色聚合向量颜色相关图纹理更多关于煤矸石的纹理特征▽的问题

什么是图像的纹理特征,纹理特征有什么特性,图像有哪些纹理特征个回答※回答年月日答案所谓图像的纹理特征是由图像上地物重复排列造成的灰度值有规则的分布,这样的特征是图像的纹理特征。更多关于煤矸石的纹理特征的问题

纹理特征识别经实验证明,该方法对于小面积固态采集器件获取的指纹图像,相比其他单纯利〗用细节或纹理特征识别的∞方法,显示了很好的鲁棒性。,

煤与矸石图像灰度信息和纹理特征的提△取研究百度学术谭春超,杨洁矿自动化针对现有大多数煤与矸石图像识别方法只单一地利用灰度均值和灰度方差进行识别,存◎在识别准确度和效率不高等问题,提出了一种煤与矸石图像灰度信息和纹理特征提取方法。局部纹理特征对局部纹理信息特征的提取性能和与灰度整体变换的无关性,使得其在人耳特征提取方面具有很强的优越性。