基于图像多小波变换的煤岩界面识别.pdf

第 4 1卷 第 2期 2 0 1 5年 2月 工矿 自 动化 I ndu s t r y a nd M i n e Aut o ma t i on Vo 1 ． 4 1 NO ． 2 Fe b ． 2 O1 5 实验研 究 _． ⋯ ．◆． Il ◆ } ◆ 文章 编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 5 0 2 0 0 5 0 0 4 DOI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n 。 1 6 7 1 2 5 l x ． 2 0 1 5 ． 0 2 ． 0 1 4 郝清玉 ， 朱元忠， 陈健． 基于图像多小波变换的煤岩界面识别[ J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 5 ， 4 1 2 5 0 5 3 ． 基于图像多小波变换的煤岩界面识别 郝 清玉 ， 朱元 忠 ， 陈健。 1 ． 中 国地质 大学 北京 信 息工 程学 院 ， 北京 1 0 0 0 8 3 ；2 ． 北京 工业 职业 技术 学 院 电气 与信息 工程 学 院 ， 北京 1 0 0 0 4 2 ； 3 ． 中国矿业大学 J L 京机电与信息工程学院，北京 1 0 0 0 8 3 摘要 针对现有煤岩界 面识别方法存在普适性差、 可靠性差等问题 ， 提 出了一种基 于图像 多小波变换 的 煤 岩界 面识 别 方法 。对煤 岩 图像进行 多小 波 变换 ， 提取 不 同频 带 多小波 系数 在 固定 窗 口 大小 下 的标 准 差作 为纹 理测度 并 生成 归一化 多频 带特 征 向量 ， 利 用朴 素 贝叶斯 分 类器对 纹理 特征 进行 识别 。实验结 果表 明 ， 对 于分辨 率 为 1 2 8 1 2 8的 图像 ， 当窗 口大小 为 9 ， 选择 频 带 F 5 一F 1 6构 造特 征 向量 时 ， 识 别率 可达 9 6 ． 1 4 。 关键 词 煤岩界 面识别 ；多小波 ；多频 带特征 ；朴素 贝叶斯 分 类器 中 图分 类 号 TD 6 7 文献 标志 码 A 网络 出版时 间 2 0 1 5 0 2 0 3 1 5 1 9 网络 出版 地址 h t t p ／ ／ www． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP． 2 0 l 5 0 2 0 3 ． 1 5 1 9 ． 0 1 4 ． h t ml Co a l r o c k i n t e r f a c e i d e nt i f i c a t i o n ba s e d o n i ma ge mu l t i wa v e l e t t r a ns f or ma t i o n HAO Qi n g y u ， Z HU Yu a n z h o n g ， CHEN J i a n 。 1 ． S c h o o l o f I n f o r ma t i o n En g i n e e r i n g，Ch i n a Un i v e r s i t y o f Ge o s c i e n c e s Be n g ，Be i j i n g 1 0 0 0 8 3，Ch i n a 2． S c h o o l o f El e c t r i c a l a n d I n f o r ma t i o n En g i n e e r i n g，Be i j i n g P o l y t e c h n i c Co l l e g e ，B e i j i n g 1 0 0 0 4 2，Ch i n a 3． Sc h oo l o f M e c ha ni c a l El e c t r o ni c a nd I nf o r ma t i o n Eng i ne e r i ng，Chi na Uni v e r s i t y o f M i n i n g a nd Te c h n o 1 o g y Be i j i n g ，B e i j i n g 1 0 0 0 8 3 ，Ch i n a Ab s t r a c t I n v i e w of pr ob l e ms o f po o r uni ve r s a l i t y a nd l o w r e l i a b i l i t y i n e x i s t i ng i d e nt i f i c a t i o n m e t ho d o f c oa l r oc k i nt e r f a c e． a n i d e nt i f i c a t i o n me t h od of c o a l r o c k i n t e r f a c e b a s e d o n i m a g e m u l t i wa v e l e t t r a n s f or ma t i o n wa s pr o p os e d． Fi r s t l y， c o a l r oc k i m a ge i s t r a ns f or me d by mul t i wa ve l e t ． Th e n s t a nd a r d d e v i a t i o n u n d e r f i x e d wi n d o w s i z e wi t h mu l t i wa v e l e t c o e f f i c i e n t s o f d i f f e r e n t f r e q u e n c y b a n d s i S e x t r a c t e d a s t e xt ur e me a s u r e a nd n o r ma l i z a t i o n m u l t i b a nd f e a t ur e v e c t o r i S f or me d． Fi na l l y． t e x t u r e f e a t u r e i S i d e n t i f i e d b y n a i v e Ba ye s c l a s s i f i e r ． The e x pe r i m e nt a l r e s ul t s s h ow t ha t i d e nt i f i c a t i on r a t e c a n a c h i e v e 9 6． 1 4 whe n wi nd o w s i z e i s 9 a nd f e a t ur e v e c t o r c on s t r u c t e d by f r e q ue nc y ba n ds 5 1 6 f o r i m a g e o f r e s ol ut i on 1 2 8 1 2 8． Ke y wo r d s c o a l r o c k i n t e r f a c e i d e n t i f i c a t i o n；mul t i wa v e l e t ；mul t i b a nd f e a t u r e；na i v e Ba y e s c l a s s i f i e r 0 引 言 煤岩界面识别是实现采煤工作面无人开采的关 键 技 术 之 一⋯ ， 可 根 据识 别 结 果及 时调 整 采煤 机 滚 筒截割高度 ， 在无需人工干预条件下减少丢煤 ， 避免 截割岩石。目前 ， 煤岩界面识别方法 主要有 Y射线 探 测 法 、 记 忆 截 割 法 、 传 感 器 探 测 法 等 ， 其 中 ， 射 线探 测法 和记 忆截 割法 较 成熟 。但 7射 线 探测 法要求顶板岩石必须含有放射性元素 ， 中国仅 2 0 矿井满足该条件 ； 记忆截割法可实现采煤工作面有 收稿 E t 期 2 0 l 4 一 O 6 1 6 ； 修回 日期 2 O 1 4 1 2 1 0 ； 责任编辑 盛 男 基金项 目 北 京市属高等学校创新 团队建设提升计划资助项 目 I DHT2 0 1 3 0 5 儿 ； 中国矿业大学 北京 博士研究生拔尖创新人 才培育基金资助 项 目 8 0 0 1 5 E6 3 9 。 作者简介 郝清玉 1 9 8 9 一 ， 女 ， 山东菏泽人 ， 硕士研究生 ， 主要研究方 向为通信与数字信号处 理， E ma i l h a o q i n g y u l 9 8 9 1 6 3 ． C O I T I 。 2 0 1 5年 第 2期 郝 清玉等 基 于 图像 多小波 变换 的煤 岩界 面识 别 5 1 人 巡视 条件 下 的 回采 巷 道 遥 控 和 记 忆 割 煤 ， 但 仍 无 法 实 现无 人控 制 ； 利 用 多 种传 感 器 采 集 采 煤 过 程 中 摇 臂 的振 动 、 声 音 信 号 ， 并 通 过 主 成 分 分 析 、 遗 传 神 经 网络 、 独 立 成分 分 析 等 模 型 进行 判 别 的方 法 由于 过 于复杂 、 可 靠性 差 ， 在实 际应 用 中很难 得 到推 广 。 目前 利 用 图 像 进 行 煤 岩 界 面 识 别 的 研 究 较 少 】 。参考文献E 6 ] 提 出基于 图像识 别的多参数信 息融合煤岩界面识别 方法 。参考文献[ 7 ] 利用 图像 纹 理特 征和 灰度 共 生 矩 阵 识 别煤 岩对 象 ， 但 纹理 往 往呈现多尺度和周期性特点 ， 灰度共生矩阵无法从 多 尺度 有效 描述 纹理 。小波 变换 为多 尺度 分析 提供 了一个数学框架【 引。经小波变换后 ， 高频分量频带 宽 ， 低频分量频带窄， 而纹理是一种中、 高频窄带信 号 ， 其 重要信 息 集 中在 中 、 高 频带 。本 文 提 出了一 种 基 于 图像 多 小 波 变 换 的 煤 岩 界 面 识 别 方 法 ， 基 于 L a ws 纹理 测 度提 取 多频 带特 征 向量 描 述 煤 岩 图像 纹 理 ， 利用 朴 素 贝叶 斯 分 类 器从 多尺 度 对 煤 岩 图像 纹 理 特征进 行 区分 。通 过对 实 际采 集 的煤岩 样本 进 行 实 验分 析 ， 验证 了该 方法 的有 效性 。 1图像 多小 波变 换 多小 波是 指 由 2 个 或 2个 以上 的尺度 函数 生成 的小 波【 9 ] 。多 小波 不仅 保 持 了单 小 波 的时频 域局 部 化特 性 ， 而且 克 服 了单 小 波 的缺 陷 ， 具有 更 多 的分频 段特 征 。本 文选 用 GHM 多 小波 ， 离 散 多小 波 分 解 公 式 为 [u i ,k Ec 一 z ， ． [ r j ,k 一 ∑ H 一 一 l g ～ ， I 2 式 中 g w， k 为 多 小 波 滤 波 后 的 某 频 带 子 图 在 点 叫， 忌 处 的值 ； m i ， J 为 频带 子 图 中以点 i ， J 为 中 心 、 大小 为 2 1的窗 口内的均 值 。 图像 纹理 分割 是对 图像 中所 有像 素点 进行 的一 种无监督 的分类 。而对特定种类 的煤岩对象 ， 其纹 理特 征是 稳 定 的 ， 煤 岩 识 别 是 一 种 有 监 督 的 分 类 。 L a ws 纹理测 度需 要 滤 波 器 组 的各 频 带 子 图与 原 始 图像大小相同， 而实际变换后频带 子图为原始图像 的 1 ／ 1 6 ， 任一像 素点周围 1 5个位置 点都是该像 素 点 的重 复 。假设 经 过 多小 波变 换 后 1 6个 频 带 子 图 大 小均 为 NM ， 本 文 通 过 计 算 多小 波 变 换 后 各 频 带 子 图 内各 点对 应 标 准 差 的平 均 值 ， 得 到各 频 带 特 征 值 卜 1 -- n M 1 E 一 ∑∑ l E i ， l 3 其 中 E i ， 窗 口大 小为 2 1 。由于纹 理特 征 主要 体现 在 中 、 高频 带 ， 低频 特征 值反 而影 响有 效识 别煤 岩对 象 ， 去 掉 1 6 一Z 个 低频 子 图特征 值 ， 利用 剩 余 z 个特征值组成特征 向量 ’ ， 一 E ， E ， ⋯ ， E 。 同 时为 消除不 同量 纲对 分 类 的影 响 ， 对 各 特 征值 做 归一 化处 理 E 一 E ／ ma x E 4 从 而 得 到 归一 化 多 频 带特 征 向量 l , z E ， E ， ⋯ ，E， 。 1 3煤 岩分 类器 设计 式中 “ ， r j ， 分别为输入信号第 级的第 k个多小 波低 频 系数 和 高频 系数 ； G H 一 分别 为多 小 波 变换 的低通滤波器和高通滤波器 ； “ H ， 为输入信号 第 J一1 级 的第 个多小 波 低频 系数 。 首 先对 信 号 采 用 双 正 交 插 值 预 滤 波l 1 们进 行 预 处理 ， 先后对输入 图像每行和每列预滤波。然后利 用 式 1 分 别对 预处 理后 数 据 的每行 和每 列作 分解 。 2 煤 岩 图像 多频 带特 征提 取 GHM 多小 波 有 2个 小 波 函数 ， 1幅 图像 经 过 1级滤 波后 产 生 1 6幅不 同频 带 子 图 ， 不 同 纹 理经 过 变 换 在不 同频 带 内 的能量 分布 不 同 。在 图像 纹 理分 割领 域 ， L a ws l l 提 出 使 用 标 准 差 作 为 图像 中坐 标 为 ， 的像素点的纹理测度 3 ． 1 分类 器构 建 与煤岩 分 类识别 提取待识别 样本 归一 化多频 带特征 向量 1 ， E ， E。 ， ⋯ ， E ， 假 设 Y∈ { 0 ， 1 代 表 样 本 类 别 标 签 ， 1表示 煤 ， 0表示 岩 ， 利 用朴 素 贝 叶斯 分类 器对 待 识 别样 本特 征 向量分 类 ， 得 到分类 器 响应 I I p I Y 一1 p y 一1 H ， ， 一 l g 一一 Ⅱ I YO p y一0 骞 -g ㈤ 其 中 p E l Y 一1 ～ N ， ， P E { Y一0 ～ N ， ， ， 和 ， 分 别 为 煤 样 和 岩样 多 频带 特征 向量 第 t 维 特征值 所 服从 高 斯 分布 的均值 和方 差 。在样本 数 目足 够 多的条 件 下可认 为 p 一 5 2 工矿 自动化 2 0 1 5年 第 4 1卷 1 ／ p 一0 为常数 ， 此 处假设 P Y 一 1 一P 一0 ， 即样 本 为 煤 、 岩 的 概 率 相 等 。依 据 分 类 器 响 应 ， 按 式 6 得 到分 类结 果 。 f 1 H ， 0 h 一 { 0 H 一 h 6 l o t h e r一 H l ， 0 h 式 中 0 为分类 器 响应 判决 门 限 。 3 ． 2 分 类 器参数 训 练 假 设 已采 集 ， 幅煤 样 本 图像 ， 分 别 提 取 各 样 本 的归 一化 多频 带 特 征 向量 ， E i ． E ， ⋯ ， E ， i 一 1 ， 2 ， ⋯ ， ” ， 对 已 知 煤 样 本 训 练 得 到 分 类 器参 数 一 ⋯ 。 7 一 √ 一 [ 假设 已采集 ， 幅 岩 石样 本 图像 ， 同理 可 得 分 类 器 参数 ， 。 4 实验 分析 本 文 主要 以无 煤 和炯 煤 、 采 自煤 层顶 板 和底 板 的岩石 样本 为研 究 对象进 行 实验 和 分析 。 图 1 为 采集的部分煤岩样本图像 。 a 无 烟煤 b 1 ／ 3焦煤 c 长焰煤 濯 - d砂 e 贞 芊 } I 泥 岩 图 1 煤岩样本 图像 4 ． 1 窗 口选择 假设 经 多 小 波 变 换 后 各 频带 子 图大 小 为 N M ， 【大 l 此 窗 口大 小需 介 于 1 与 mi n { M， N} 之 间 。对 于 同样 大小 的样 本 图像 ， 随着 窗 口增 大 ， 窗 口中心 点 数 量减 少 ， 相 应 频 带 特 征 值 的计 算 速度 越 高 。然 而 过 大 的窗 口不能 精 确 描 述 纹 理 特 征 ； 窗 口过 小 也 会 影 响对 纹 理的描 述 能力 。 实 验 中样 本 罔像分 辨 率 为 1 2 8 1 2 8 ， 经 多 小 波 变 换后 频 带子 图大 小 为 3 2 3 2 ， 因 此 窗 口大 小 可 能 取 值 为 1 ～3 2 。图 2为不 同 窗 口下 待 识 别样 本 的 分 类 器 响应值 变 化 曲线 。 图 2 不 同窗 口下 待识 别样本的分类器响应值变化曲线 从 图 2可看 出 ， 无 论 窗 口过 小 或过 大 都 会 导 致 分 类器 对样 本 的聚类 能 力降 低 。 当窗 口大小 为 7 ～ 1 5 ， 分类 器 达到最 优 分类 效果 。随 着窗 口继续 增 大 ， 煤 与岩 样本 的分 类 器 响 应值 之 间 的距 离 减 小 ， 当窗 口大小 大 于 2 4 ， 已无法 正确 识别 煤 岩 。 4 ． 2频 带选择 经 过 多小 波 变 换 ， 初 始 条 件 下 可 得 1 6维 特 征 值 ， 通 过去 除 1 6 一1 个 低频 特征 值 ， 得 到优 化 后 的特 征 向量 。依 据 4 ． 1节 结 果 ， 窗 口大 小 没置 为 9 ， 对 3 0 0幅煤 样 本图像 其 中无 烟煤 、 1 ／ 3 焦 煤 、 长焰煤 各 1 0 0幅 和 3 0 0幅 岩 样 本 图 像 其 中砂 岩 、 页 岩 和 泥 岩各 1 O 0幅 训 练得 剑分 类器 参数 ， 然 后分 别对 待识 别煤 、 岩石 样本 进 行 分 类 识 别 。对 选 择 不 同频 带 特 征值构 成 特征 向量 条 件 下 的 可分 性 进 行 对 比 ， 结 果 见表 1 。 从表 1 可 看 出 ， 使 用全部 l 6维特 征值 对分 类器 参数进 行 训练 并对 样 本 分 类 时 ， 对 不 同 类 别样 本 的 可分 性较 差 ， 仅为 1 ． 2 1 6 9 。将特 征 r u 】 量 中低频 特征 值去 除 ， 保 留中 、 高 频 特 征 值 ， 分 类 器 分 类效 果 有 所 提高 。当 一4 ， 即保 留频 带 F 5 F 1 6时 。 可 分 性 最 强 ， 达到 5 ． 6 0 7 2 。继续剔 除低频特征值， 可分性降 低 ， 当 一9时 ， 可分 性 已降 为 1 ． 9 1 2 2 。 4 ． 3 煤 岩 样本 分类 识别 结果 将 所有 煤 、 岩 样 本 图像 煤 、 岩 各 6 0 0幅 分 为 2组 。 I 训练样 本 ， 包 括 3 0 0幅煤 样 本 图 像 I ． 1无 烟煤 、 I ． 2 1 ／ 3焦煤 、 I ． 3长焰 煤 各 1 0幅 。 3 0 0幅 岩 样 本 图像 I ． 4砂 岩 、 I ． 5页 岩 、 I ． 6泥 岩各 l 0 0幅 ； Ⅱ 待识 别样 本 ， 包括 3 0 0幅煤 样 本 图像 I I ． 1无 烟 煤 、 Ⅱ． 2 1 ／ 3 焦 煤 、 Ⅱ． 3 长 焰煤 各 1 幅 ， 3 0 0幅 岩 样 本 图 像 I I ． 4砂 岩 、Ⅱ． 5 页 岩 、1 I ． 6 泥 岩 各 1 0 0幅 。窗 口大 小设 置 为 9 ， 选 择频 带 F 5 F 1 6构 成 多频 带特 征 向量 ， 0 , h 设置 为 7 5 。利 用 I组 样 本 训 练得到的分类器参数 ， 对训练样本 、 待识别样本以及 由于误 采样 得 到的 1 O 0幅非煤 岩样 本 图像进 行分 类 识 别 ， 结 果 见表 2 。 2 0 1 5年 第 2期 郝 清玉等 基 于 图像 多小 波变换 的煤 岩界 面识 别 5 3 注 对 多小波变换后 的 l 6个不 同频带从低频到高频分别编号为 F 1 F 1 6 。 表 2 各类样 本分 类识 别结果 从 表 2 可 看 出 ， 训 练 得 到 的 分类 器 参 数 对 训 练 样本 的可分性 较 强 ， 没有 出现误 识别样 本 。对 于无烟 煤和 1 ／ 3焦 煤 待 识 别 样 本 ， 出 现误 判 且 均 判 为 非煤 岩 ， 通过适 当调整 降低 门限值 ， 可 进 一步 提 高识别 率 ； 对于长焰煤待识别样本 ， 有 2幅图像被判为岩 ； 砂 岩待识别样本有 7幅图像被误判 ， 错误率较高 ， 大部 分 图像 被判定 为 非煤 岩 ； 对于 页 岩待 识 别样 本 ， 没 有 出现误判； 对于泥岩待识别样本， 误判样本均被判定 为非 煤岩 。而 对 于非煤 岩 样本 由于其 分 类 器 响应 值 幅值较 小 ， 只有少 数样本被 判定 为煤或 岩 。各 种煤 岩 样本和非煤岩样本的总体平均识别率达 9 6 ． 1 4 。 5 结 语 提 出了一种基于图像 多小波变换 的煤岩界面识 别方法 。依据煤岩 图像 多小波变换 后的各频 带系 数 ， 基 于 L a ws 纹 理 测 度 提 取 多频 带 特 征 向 量 描 述 煤岩图像纹理特征 ， 利用朴素贝叶斯分类器对煤岩 特征进行分类识别 。实验结果表 明， 对于分辨率为 1 2 8 1 2 8的 图像 ， 当 窗 口大小 为 9 ， 保 留频 带 F 5 一 F 1 6构 造特征 向量时 ， 可达 最优 识别 效果 。 参考文献 [ 1] 田子建 ， 彭霞 ， 苏波． 基于机器视觉 的煤 岩界 面识别研 究 E J 3 ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 3 ， 3 9 5 4 9 5 2 ． 秦 剑秋 ， 郑建 荣 ， 朱 旬 ， 等． 自然 射 线煤 岩界 面识别 传感 器的理论建 模及 实验验 证[ J 3 ． 煤 炭 学报 ， 1 9 9 6 ， 2 l 5 5 1 3 - 5 1 6 ． 赵学雷． 基 于多 传感 器信息融合的载荷及煤岩判定 与 识 别技术研 究E D] ． 北 京 中国矿业大学 北京 ， 2 0 1 1 ． 贾新泽 ， 杨 慧贞 ， 段 晋 有 ， 等． 一种 基 于 2 D P C A 的煤 岩识别新方法 [ J ] ． 太原理 工大 学学 报 ， 2 0 1 1 ， 4 2 5 5 31 53 3． S UN J i p i n g 。S U B o ．Co a l r o c k i n t e r f a c e d e t e c t i o n us i n g c l u s t e r p r o mi ne nc e ba s e d o n gr a y l e v e l C O ～ o c c u r r e n c e ma t r i c e s[ J ] ．Ad v a n c e s i n I n f o r ma t i o n S c i e n c e s a n d S e r v i c e S c i e n c e s ， 2 0 1 2 ， 4 8 3 5 3 ～ 3 6 0 ． 孙继平． 基于图像识别的煤岩界面识别方 法研究 I- J ] ． 煤炭科学技术 ， 2 0 1 1 ， 3 9 2 7 7 7 9 ． 中国矿业大 学 北京 ． 一种 基于图像灰度共生 矩阵 的 煤岩识别方法 中国， 2 0 1 1 1 0 3 7 7 3 4 9 ． 3 [ P ] ． 2 0 1 1 1 1 2 4 ． 刘丽 ， 匡纲要． 图像纹 理特征 提取 方法综 述[ J ] ． 中 国 图象 图形学报 A， 2 0 0 9 ， 1 4 4 6 2 2 6 3 5 ． S TRELA V．M u l t i wa v e l e t s t h e o r y a n d a p p l i c a t i o n s [D ] ． C a mb r 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