[发明专利]一种基于Adaboost和Gabor算法的煤岩识别检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Adaboost和Gabor算法的煤和岩的识别方法，该方法首先收集煤和岩的图像作为原始样本集，并用Gabor提取样本的纹理特征，然后用Adaboost级联分类器进行训练，接着用训练好的分类器对需要检测的图像进行检测，标出图像中的岩石的区域。由于采煤工作面较危险图像不易获得，且图像中光照条件恶劣，粉尘较多，故对采集到的原始图像进行人工合成数据，以达到增加数据集数量，提高分类器鲁棒性和泛化能力。

主权项

1.一种基于Adaboost和Gabor算法的煤岩识别检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)收集带有类别标签的煤和岩的图像共N0张，构成原始数据集X0；其中，煤的图像标记为1，岩的图像标记为‑1；(2)对图像施加噪声模拟井下粉尘噪声的影响，将步骤(1)中的数据集X0变为数据集X；其中，X中有煤和岩图像N张，并将图像归一化为预定尺寸大小；(3)用Gabor算法提取加噪后的煤和岩图像的纹理特征向量；(4)将步骤(3)中提取到的纹理特征向量输入到adaboost分类器中进行训练；(5)用训练好的adaboost分类器对待检测图像进行检测，输出煤岩识别结果。