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基于灰度阈值法的煤岩界面识别研究
基于灰度阈值法的煤岩界面识别研究
摘要：煤岩界面的准确识别是煤矿开采过程中的关键问题之一。本文以灰度阈值法为基础，针对煤岩界面图像进行研究，提出了一种有效的煤岩界面识别方法。首先，对煤岩界面图像进行预处理，包括图像增强、滤波处理等。然后，利用灰度阈值分割的方法将图像转化为二值图像。最后，通过对二值图像的特征提取和分析，实现煤岩界面的准确识别。实验结果表明，基于灰度阈值法的煤岩界面识别方法能够有效地对煤岩界面进行准确识别，具有一定的实际应用价值。
关键词：煤岩界面；灰度阈值法；图像处理；特征提取
1.引言
在煤矿开采过程中，准确识别煤岩界面对于煤矿生产的安全高效进行具有重要意义。传统的煤岩界面识别方法通常是基于观察者对图像的主观判断，存在主观性强、准确性低的问题。因此，需要开发一种自动化的、准确性高的煤岩界面识别方法。灰度阈值法作为图像处理中的一种经典方法，在目标识别、分割等领域有着广泛的应用。本文以灰度阈值法为基础，针对煤岩界面的识别问题进行研究，旨在提高煤岩界面识别的准确性和自动化程度。
2.研究方法
2.1数据采集
本文选取一组煤岩界面图像作为实验数据集，采集于某煤矿现场。图像分辨率为256×256像素，灰度级别为8位。为了减少图像噪声和提高图像质量，对采集的图像进行了预处理，包括图像增强和滤波处理。
2.2灰度阈值分割
灰度阈值分割是将图像根据像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类的一种分割方法。本文采用了基于全局阈值的灰度阈值分割方法。首先，对灰度图像进行直方图均衡化处理，增强图像的对比度。然后，通过试验和分析确定灰度阈值，将图像转化为二值图像。
2.3特征提取和分析
通过对二值图像的特征提取和分析，实现煤岩界面的准确识别。本文提取了煤岩界面图像的形状特征、纹理特征和空间特征等。针对每个特征，建立了相应的数学模型和计算方法，并选取了适当的特征参数进行分析。最后，通过特征参数的计算和对比，得到了煤岩界面的准确识别结果。
3.实验结果与分析
本文利用上述方法对采集的煤岩界面图像进行了识别实验，并对实验结果进行了分析。实验结果表明，基于灰度阈值法的煤岩界面识别方法能够实现煤岩界面的准确识别，识别结果与人工判读结果具有较高的一致性。具体来说，该方法能够有效地提取煤岩界面图像的特征，通过对特征参数的计算和对比，实现了煤岩界面的自动化识别。
4.结论与展望
本文以灰度阈值法为基础，提出了一种有效的煤岩界面识别方法。实验结果表明，该方法能够实现煤岩界面的准确识别，具有一定的实际应用价值。然而，由于实验数据集和样本数量有限，还需要进一步扩大数据集和拓展样本范围，以验证该方法的适用范围和准确性。另外，后续研究还可考虑引入深度学习等方法，以进一步提高煤岩界面识别的准确性和自动化程度。
参考文献：
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