二、用Na,b表示圖像Pa, b類中的圖像數目，即在該方法中Na,b= 10，在^^中， a表示采集對象的類別，b表示光照強度的類別；
[0130] 三、如圖4所示，對y進行第一層的稀疏表示：
[0131] l)y = Qa，ba a， b，其中 a = l，2,3,4，b = 1，2，…，10，c = 10，
該層 稀疏表示，得到一個稀疏表示矩陣
C該式表示在a類對象在光照強度b下對 測試圖像特征向量y的線性表示的系數矩陣，其中，a a, a類對象在光照強度b下對測 試圖像特征向量y的線性表示中c個圖像的表示系數；
[0132] 2)用
是對象a在光照強度b下的采集圖像類的稀疏表 示系數，即與aa,b相同；
[0133] 四、如圖4所示，對y進行第二層稀疏表示：
[0135] 2).
是對象a在各類光照下的稀疏表示系數，即與β a相同；
[0136] 五、如圖4所示，對y進行第三層稀疏表示：
[0138] 2)
是測試圖像的特征向量y在各類對象下的表示稀疏，即與λ相同。
[0139] 所述的識別的具體過程如下：
[0140] -、設置誤差稀疏ε ;
[0141] 二、第一層稀疏表示，計算：在I |y_Qa,ba a,b| |2彡ε條件下的min| I a a,b| ^的a a, b其中a=l，…，4;b=l，"·，10;|| M2表示L2范式約束，Μ M1表示LI范式約束；
[0142] 三、第二層稀疏表示，計算：在I |y-Za0a| |2彡ε條件下的min| I β a| I屈β a，其 中a= 1，2,3,4; Μ M2表示L2范式約束，Μ M1表示LI范式約束；
[0143] 四、第三層稀疏表示，計算：在I Iy-X λ I |2彡ε條件下的mini I λ I I屈λ ; λ = [A1, λ2, λ3, λ4] ;| I I |2表示L2范式約束，I I I I i表示LI范式約束；
[0144] 五、計算 其中a = 1，2,3,4 ;| I I |2表示L2范式約束； t
[0145] 六、如圖5所示，具體分類過程：若rjy)是:^^)，r2(y)，r3(y)，r 4(y)中的最小值， 則被測試圖像為煙煤的圖像；Sr2(y)是^(7)，r 2(y)，r3(y)，r4(y)中的最小值，則被測試 圖像為無煙煤的圖像；Sr 3(y)是^(7)，r2(y)，r3(y)，r4(y)中的最小值，則被測試圖像為 砂巖的圖像；Sr 4(y)是^(7)，r2(y)，r3(y)，r4(y)中的最小值，則被測試圖像為頁巖的圖 像。
[0146] 本發明采用十字對角紋理矩陣提取特征和多層稀疏表示方法進行表示識別，可以 很好地增強煤圖像巖識別的光照適應性，獲得了很好地識別效果，為自適應識別不同光照 條件下的煤巖圖片提供了很好的方法。而且，本發明的煤巖識別方法考慮了光照強度變換 因子，能夠對光照強度多變具有很好的適應性，能夠對于噪聲、遮擋具有很好的魯棒性，能 夠實時、自動識別出當前對象是煙煤、無煙煤、砂巖或頁巖，為自動化采掘提供必要的信息。
【主權項】
1. 一種基于稀疏表示的煤巖識別方法，其特征在于，所述的煤巖識別方法包括如下步 驟： (1) 建立過完備字典 1) 圖像樣本采集階段，通過照相機采集大量的在不同光照強度下的圖像，所述的圖像 包括：煙煤、無煙煤、砂巖和頁巖； 2) 圖像預處理，將采集的所述圖像轉化為灰度圖像； 3) 圖像特征提取，將得到的灰度圖像轉化為十字對角紋理矩陣，并分別提取得到十字 對角紋理矩陣的統計特征，組成特征向量；最后，對圖像的特征向量進行歸一化處理； 4) 圖像特征分類，按照采集對象所屬的類別與采集圖像時的光照強度的不同進行分 類；所述特征的分類的過程為：首先，按照采集對象所屬的類別分為4大類，然后分別對不 同的采集對象按照采集時的光照強度進行分類； 5) 組合超完備字典，根據上述步驟所得到的各類的特征向量，按照順序組合成一個超 &々今化 兀命子典； (2) 比較識別 1) 按照上述步驟（1)中的1)、2)、扣所述的過程，得到測試樣本的特征向量； 2) 將得到的測試圖像的特征向量利用超完備字典進行稀疏表示了;； 3) 分別把4大類中各類的稀疏表示，代入分類器進行識別。2. 根據權利1所述的基于稀疏表示的煤巖識別方法中，其特征在于所述的建立過完備 字典過程中，圖像樣本采集階段的具體過程如下： (1) 在不同光照強度下采集大量的煙煤、無煙煤、砂巖、頁巖的圖像，采集的光照光照強 度標準按15、20、30、50、75、100、150、200、300、500^分級，其中^為照度單位，即克勒斯； (2) 采集到的圖像表示為Pg,b,。，其中a表示為采集圖像的光照強度類別，按照光照強度 由小到大，依次用1、···、1〇表示；b表示為采集對象的所屬類別，類別1表示煙煤、類別2表 示無煙煤、類別3表示砂巖、類別4表示頁巖；C表示同一采集對象在同一光照情況下采集 的圖像的次序，在本方法的采集過程中，每類圖像采集10張，依次表示為1、…、10。3. 根據權利1所述的基于稀疏表示的煤巖識別方法中，其特征在于所述的建立過完備 字典的過程中，圖像特征提取的具體過程如下： (1)Ga,b,C表示為各類采集圖像的灰度圖像，將轉換后的各類煤巖圖像的灰度圖像Ga,b, 。進行CDTM轉換，即十字對角紋理矩陣的轉換，得到各類圖像的四種十字對角紋理矩陣，表 了3, b, C、了3, b, C、Ta, b, C、Ta, b, C ; 似分別計算十字對角紋理矩陣T。,b,ΛT。,b,ΛT。,b,ΛT。,b,。4的能量E、賭H、慣性矩I、 相關c; 做計算Ta,b,ΛTa,b,ΛTa,b,ΛTa,b,。4的能量E的均值和方差用a1，b康示； (4)計算Ta,b,ΛTa,b,ΛTa,b,ΛTa,b,。4的賭Η的均值和方差用a2,b康示； 妨計算Ta,b,ΛTa,b,ΛTa,b,ΛTa,b,。4的慣性矩I的均值和方差用a3,b3表示； 做計算Ta,b,ΛTa,b,ΛTa,b,ΛTa,b,。4的相關C的均值和方差用a4,b康示； (7)將得到的均值和方差組成特征向量q= {曰1，bi，曰2,bz，曰3,bs，曰4,b*}; 做將得到的特征向量歸一化，得到歸一化的特征向量Q; (9)將各類圖像的到的歸一化的特征向量按照類別順序搞糟成過完備字典D=陽1,1, 1， ...,01,1,10, ...,01,10,10, ...,04,10,1, ...,04,10,1(^04. 根據權利1所述的基于稀疏表示的煤巖識別方法中，其特征在于所述的稀疏表示的 具體過程如下： (1)將得到的測試圖像按照步驟（1)中的1)、2)、扣所示的過程，得到測試樣本的特征 向量，并用y表不； 似用N。,康示圖像P。,漢中的圖像數目在該方法中N。,b= 10，在N。,b，P。,沖，a表示 采集對象的類別，b表示光照強度的類別； (3) 對y進行第一層的稀疏表示： 1)y=Qa,b曰a,b，其中曰=l，2,3,4，b= 1，2，…，10，該層稀疏表示，得 到一個稀疏表示矩陣，C該式表示在a類對象在光照強度b下對測試圖像特征 向量y的線性表示的系數矩陣，其中，α。,b為a類對象在光照強度b下對測試圖像特征向 量y的線性表示中Ng,b個圖像的表示系數； 2) 用是對象a在光照強度b下的采集圖像類的稀疏表示系 數，，即與αa,湘同； (4) 對y進行第二層稀疏表示： 1)y=ZaPa，Za= [Zaa，…，Za,i〇]，PaERlOXl; 2)是對象a在各類光照下的稀疏表示系數，即與β。相同； (5) 對y進行第Ξ層稀疏表示： l)y=Χλ，Χ=技I'Xz'Xs'Xj，λ=[入1，入2,入3,入4]er4xi; 。;二乂 是測試圖像的特征向量y在各類對象下的表示稀疏，即與λ相同。5. 根據權利1所述的基于稀疏表示的煤巖識別方法中，其特征在于所述的識別的具體 過程如下： (1)設置誤差稀疏ε; 似第一層稀疏表示，計算：在II廠Qa,bQa,ble條件下的miniIαa,blll的αa,品中 a=1，…，4 ;b=l，一,10:11II康示L2范式約束，IIII康示LI范式約束； 做第二層稀疏表示，計算：在II廠Z。β」12<E條件下的minIIβ。I11的β。，其中a= 1，2,3,4;||II2表示L2范式約束，II111表示L1范式約束； (4) 第立層稀疏表示，計算：在Ily-ΧλIE條件下的minllλII1的λ;λ=[入1， 入2，λ3，λ4];||II2表示L2范式約束，IIII1表示LI范式約束； (5) 計算庚中a= 1，2,3,4 ;|IIIz表示L2范式約束； (6) 若ri(y)是ri(y)，。打），。打），r4(y)中的最小值，則被測試圖像為煙煤的圖像； 若。打）是'1打），。打），。打）^4打）中的最小值，則被測試圖像為無煙煤的圖像；若。打） 是ri(y)，^(y)，^(y)，r4(y)中的最小值，則被測試圖像為砂巖的圖像；若r4(y)是ri(y)， r2(y)，^(y)，r4(y)中的最小值，則被測試圖像為頁巖的圖像。
【專利摘要】本發明公開了一種基于稀疏表示的煤巖識別方法。該方法分為建立過完備字典和比較識別兩個階段，建立過完備字典包括：(1)訓練圖像樣本采集；(2)訓練圖像特征提取；(3)構造過完備字典；比較識別階段：(1)測試樣本圖像采集；(2)測試樣本圖像特征提取；(3)比較識別。與現有的方法相比，此方法采用十字對角紋理矩陣提取特征和多層稀疏表示方法進行表示識別，可以很好地增強煤圖像巖識別的光照適應性，獲得了很好地識別效果，為自適應識別不同光照條件下的煤巖圖片提供了很好的方法。
【IPC分類】G06K9/62
【公開號】CN105320964
【申請號】CN201510695506
【發明人】孫繼平, 楊坤
【申請人】中國礦業大學(北京)
【公開日】2016年2月10日
【申請日】2015年10月26日