基于行程长度纹理特征的焦炭显微图像分类算法

摘要：

在分析焦炭显微图像各向异性光学组织中片状与纤维状显微图像特征的基础上，通过对纹理特征的差异性的研究，提出了一种基于行程长度纹理特征和支持向量机（SuppoaVectorMa—chine）的焦炭显微图像分类方法。该方法首先计算焦炭显微图像中4个方向上的行程长度矩阵，利用行程长度矩阵求得对图像纹理具有不同表征能力的纹理特征量，通过对各个特征量的数据分析，选取有效特征量组合作为分类器的训练向量，然后用支持向量机对实验样本进行分类。实验结果表明，该方法能够有效地识别出焦炭各向异性组织中纤维状、片状等不同光学组分。

关键词：焦炭光学组织、纹理特征、行程长度、支持向量机、分类器

所属期刊栏目：37

分类号：TQ533.6

资助基金：国家自然科学基金资助项目50874001;安徽工业大学研究生创新研究基金资助项目2010020

在线出版日期：2012-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1051-1055