基于小波变换的煤岩惰质组显微图像分类

在分析煤岩惰质组各组分显微图像特点的基础上,提出一种基于小波变换的煤岩惰质组显微组分自动分类方法。首先用离散小波变换对煤岩显微图像进行分解,根据分解所得的水平、垂直、对角3个方向小波系数设计描述其纹理属性的特征量;通过对特征量的分析,选取水平方向能偏、对角方向方差特征量以及图像的亮度比等特征量构成特征向量集;采用支持向量机对惰质组各组分进行分类,获得对其7类典型组分的较为理想的分类效果。与其他同类方法的实验结果比较表明,本文特征量选取与分类方案在分类效果上具有明显的优势。     

伊犁盆地侏罗系煤岩生烃潜力评价

运用有机岩石学和有机地球化学方法,对伊犁盆地侏罗系煤岩有机显微组分特征和生烃潜力进行了综合研究。结果表明：伊犁盆地中下侏罗统八道湾组和西山窑组煤有机岩石学及地化特征有较大的差异。八道湾煤中镜质组、壳质组含量远远高于西山窑组、壳质组含量远远高于西山窑组;反映生烃性能的有机地化指标也优于西山窑组。认为八道湾组煤属较好的煤成烃源岩,而西山窑组煤相对较差的烃源岩,八道湾组虽然富含有利生烃组分,但由于成熟度     

基于曲波变换和压缩感知的煤岩惰质组分类

鉴于煤岩惰质组显微组分结构复杂、有效特征量难以获取等问题,提出一种基于曲波变换和压缩感知的煤岩惰质组分类方法.首先对惰质组显微图像进行曲波变换,提取变换后各尺度层的系数特征,使其在基函数字典下有较好的稀疏表示;然后采用压缩感知的方法对曲波变换后的高频系数进行降维,将降维后的高频系数与保留的低频系数级联构成特征集;最后,以径向基函数为核函数构建支持向量机对惰质组中各显微组分进行分类.结果表明:曲波变换比小波变换能更有效地刻画惰质组各显微组分特征信息;采用压缩感知降维,在保留原始样本的重要特征信息的同时可以有效消除冗余,从而提高分类的准确率,其平均准确率可达97.51%.     

基于圆形LBP均匀模式的煤镜质组显微组分纹理分析

依据煤不同显微组分的纹理特点,分别采用不同尺度下圆形LBP及LBP均匀模式获取煤显微图像的LBP信息值,构建包含能量、对比度、局部平稳性等特征量的特征集对煤显微组分进行表征,并以此对镜质体中各类别纹理数据进行分析。结果表明:构建的纹理特征量对于镜质体中不同类别具有较好的可分性;圆形LBP中尺度的选择对有效特征量的提取有较大影响;LBP均匀模式在保持特征数据有效性的同时,可明显减少LBP模式数,从而减少计算量。文中结果可为煤显微组分的自动分类与识别提供依据。     

中、上扬子区下组合烃源岩有机岩石学特征

为了了解中、上扬子区下组合高—过成熟烃源岩有机岩石学特征,研究烃源岩生烃母质及各类显微组分的生烃潜力,运用全岩光片、干酪根光片等手段,对川南—黔中和鄂西—渝东地区下组合烃源岩有机显微组分进行特征描述和分类.结果表明:泥质烃源岩中腐泥类有机组分所占比例相对较高,藻类组和动物有机组通常也相对较高,但是次生组分碳沥青则明显较低;地层随层位愈老,烃源岩有机质丰度愈高;动物有机组分含量在川南—黔中地区明显高于鄂西—渝东地区,而碳沥青体和微粒体含量则相反;下组合烃源岩有机质类型均为Ⅰ型.     

煤岩显微组分的电浮选分离及其电化学凝聚特征研究

为了通过电化学絮凝选择性调控煤岩组分表面可浮性,获得电化学絮凝强化煤岩组分浮选分离的方法,采用沉降试验考察了铝电极作用下电浮选过程中煤岩镜质组和惰质组的浮沉特征,通过电浮选实验探索了电化学凝聚及分离效果的影响因素,揭示了电化学凝聚对煤岩显微组分的选择性作用特征.结果表明:电化学凝聚具有选择性,可有效提高煤岩镜质组和惰质组的沉降性差异,其对惰质组分的选择性絮凝可优化浮选分离效果,调控矿浆pH、电化学反应时间及电压强度等可控制煤岩组分的浮选分离效果,当pH=5,反应时间为20min,电压强度为40V时,惰质组富集率可达87.2%,沉物收率为21.1%.铝电极电化学凝聚作用是反应过程中的Al(OH)_3与煤岩组分结合并絮凝沉降的过程,受Al(OH)_3水解形式及其稳定性的影响,惰质组在电化学凝聚过程中的絮团形态受矿浆pH、反应时间及电压强度的影响.     

南华北地区太原组煤中稳定组显微组分的研究

对南华北地区晚石炭世太原组煤中稳定组分作了详细的镜下鉴定和定量测试，发现太原组煤中稳定组分齐全，特征明显，不但含有相当数量的藻类体、沥青质体和渗出沥青体，面且还鉴定出一种新的稳定组分(未定名)。研究结果表明，沥青质体具双重来源；渗出沥青体和荧光质体属次生显微组分，是煤生烃排烃的煤岩学标志，并可能代表了初次运移出的重质和轻质烃类组分。富氢的稳定组显微组分虽然含量不多，但有迹象表明，它们对较强还原型腐殖煤的生烃排烃做出了应有的贡献。     

新疆三塘湖盆地侏罗系烃源岩显微组分剖析及其生烃模式

采用有机岩石学全岩分析方法，研究了新疆三塘湖盆地侏罗系烃源岩的显微组分及其生烃模式。该盆地烃源岩富镜质组，贫腐泥组，但西山窑组下部烃源岩相对富集壳质组和腐泥组。壳质组和腐泥组含量与组成决定了烃源岩生烃特点和潜力。三塘湖盆地侏罗系煤成油生成模式明显不同于吐哈盆地，其生油门限Ｒｏ为０．５％，是由孢子体和角质体为主要组分贡献成烃。     

SAR图像纹理特征提取与分类研究

为了高精度地提取合成孔径雷达(SAR)图像中的有用信息,提出一种基于灰度共生矩阵的纹理特征辅助SAR图像分类方法,该方法选择的是在合适的窗口尺寸下能将各种地物类型区分开的最佳纹理特征组合.采用增强的Frost滤波法对SAR图像进行斑点噪声抑制,通过比较各典型地物基于灰度共生矩阵的纹理特征统计量,确定参与分类的最佳纹理特征组合、计算灰度共生矩阵的最佳窗口尺寸;采用主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性,选择信息量大的2个主成分与图像的灰度共同组成3个波段的图像;最后采用最大似然分类法对该组合图像进行分类.结果表明:该方法提取出的纹理特征辅助SAR图像分类,比无纹理信息参与的SAR图像分类,其精度可提高11.20%.     

燃煤电厂煤粉燃尽性综合评价指数的构建

我国燃煤电厂普遍面临煤质变化大、燃烧效率低、煤耗高的问题,正确评价煤质和预测煤粉燃尽性意义重大。依据电厂锅炉实际燃烧状况,基于工业分析和煤岩特征的两类燃尽性评价指数表明,工业分析中的挥发分、内在水和发热量,以及煤岩组成中镜质组、壳质组和部分惰质组等活性组分的含量对燃尽性的影响尤为重要,粒度有不容忽略的作用,据此构建起的燃尽性综合评价指数SI2与飞灰可燃物含量有很好的相关性。     

合成孔径雷达图像目标分类研究

基于灰度共生矩阵技术,研究了可用于合成孔径雷达图像分类的灰度共生矩阵中差方差、差熵、对比度、能量、方差等纹理特征量,分析了其特征提取和分类特性。运用类内类间距准则,通过计算图像特征值的类内类间距,得到对合成孔径雷达图像分辨效果较好的纹理特征量,并利用三层BP神经网络进行图像分类,获得了满意的分类结果。     

煤岩显微组分中渗出沥青体角点特征检测方法

渗出沥青体是煤岩显微结构中壳质组的重要组分之一。根据煤显微图像渗出沥青体具有的尖角特点,提出1种基于锐角特征的渗出沥青体检测方法。该方法在SUSAN算法的基础上改进而来,将SUSAN算法中模板圆的半径设置为r,动态改变r值,检测被模板圆覆盖的目标面积是否小于某一设定的阈值,如果是,则中心点判断为角点,同时估算出角点对应的角度数。检测结果表明,采用本文方法能够准确检测出渗出沥青体中所含的尖角,从而对相应组分作出判断。相比于其它方法,本文提出的方法算法简单、抗干扰性能较好。     

甲状腺结节超声图像特征提取及识别

采用多特征融合方法鉴别甲状腺结节超声图像的良恶性。首先用多尺度LBPV模型提取结节的局部纹理特征,然后与Tamura模型提取的全局纹理特征相结合,从全局和局部两方面对甲状腺结节的纹理特征进行了细致的描述。又提取了纵横比、圆形度、紧致度等形状特征,将上述特征进行融合并利用主成分分析法PCA对融合后的特征进行降维。实验结果表明,模型提取的特征用于分类识别时,较上述任一单一模型所提取特征用于分类时能获得更高的识别率。     

岩相对煤在CS2—NMP混合溶剂中溶解性的影响

选用褐煤、气煤和肥煤３个煤阶共５个煤种,着重从岩相角度研究了它们在二硫化碳－Ｎ－甲基－２－吡咯烷酮混合溶剂中的溶解特性．结果表明,在宏观煤岩组分方面,５种煤的溶解性均按亮煤＞暗亮煤＞亮暗煤＞暗煤＞丝炭的顺序减小,而镜煤在这一顺序中的位置则因是否含有壳质组分而不同;在显微煤岩组分方面,溶解性则是镜质组＞壳质组＞惰质组,镜质组中一般又以无结构镜质体溶解性最大,但随着煤变质程度的加深而逐渐与其它镜质组组分趋于一致．此外,矿物质对煤的溶解性也产生影响．     

SIFT算法在木材纹理分类上的应用

为解决地板块纹理分类难度大的问题,提出了一种基于SIFT(scale-invariant feature transform),尺度不变特征转换的地板块纹理分类方法,该方法首先采用SIFT算法提取地板块图像特征值,并采用K-means聚类算法降低关键点数目,得到用于分类的特征行向量,最后构造DEELM分类器进行分类.实验结果表明,该方法不仅减少了描述图片的关键点数目便于分类,而且提高了木材纹理分类的准确性,为地板块纹理分类的研究提供了一个新的思路.     

M盆地烃源岩有机显微组分特征与生烃潜力初探

Ｍ盆地烃源岩主要分布于下白垩统Ａｂｕ Ｇａｂｒａ组,为一套半深湖－深湖的沉积建造,主要生油岩为深灰色、灰黑色泥页岩。其中的原油具有高蜡、低硫和低气油比的特征。通过对烃源岩地球化学特征和烃源岩有机显微组分特征研究证实,该套烃源岩主要生油组分为陆源有机质经细菌降解形成的腐殖无定形,其次为壳质组;生油能力较弱的镜质组和惰质组含量较低。对主要烃源岩模拟生烃特征进行了研究,结果表明：这种有机质油气转换系数较     

基于面向对象随机森林方法的滨海湿地植被分类研究

基于Sentinel-2数据,以盐城国家级珍禽自然保护区核心区为研究区,采用基于面向对象的随机森林模型对研究区内的湿地信息进行分类研究. 首先,对影像进行分割处理,计算光谱特征、纹理特征、水体指数、植被指数与纹理特征,并对特征重要性进行排序筛选. 其次,基于此构建5种特征组合方案,并对研究区进行分类,比较不同组合的分类精度找出研究区最优的特征组合方案. 最后,实验表明:通过特征优选后的随机森林算法进行分类效果最好,总体精度达到87.07%,Kappa系数为0.84. 其中互花米草在3种植被中分类精度最高,为97.73%. 证明此方法能够有效提高滨海湿地的分类精度,可用作该区域湿地变化研究.     

一种基于流形学习的PCA-SLPP特征空间降维方法

针对复杂模式分类中特征空间维数过高问题,提出一种基于流形学习的PCA-SLPP降维方法。先对初始特征量集中样本数据进行主成分分析(PCA),使特征量在全局空间中相互独立;再采用改进的有监督局部保留投影(SLPP)法对主成分分析后的数据进行映射,使数据在特征空间中的局部流行结构得以保持的同时扩大样本数据的可区分性;最终依据累计贡献率与特征值的大小实现特征空间的降维。采用降维后的数据集训练支持向量机分类器,对具有复杂结构的煤岩惰质组显微组分进行分类。实验结果表明:PCA可以有效去除特征数据间的信息冗余,有助于分类正确率的提高;PCA的维数一定且总维数较高时,采用SLPP继续降维对分类正确率影响不大,但当总维数降到2及以下时,分类正确率迅速下降;在特征空间总维数降到初始维数的1/2及以下时,本文方法的分类正确率明显高于其他算法;本文方法在耗时上与SLPP相近。     

一种新的高光谱遥感图像纹理特征提取方法研究

提出了一种新的基于自相关的高光谱遥感图像纹理特征提取算法,该算法通过引入核函数技术,将单波段纹理窗口的空间自相关函数,扩展到多波段遥感图像的纹理描述.然后对特征矢量进行无监督C均值聚类实验和有监督RBF神经网络分类实验,在分类实验中确定了最佳窗口尺寸.实验结果表明,该文提出的自相关特征可以有效地描述高光谱遥感图像的纹理.     

猪眼肌B超图像纹理特征提取与分类

提出了猪眼肌B超图像的纹理特征提取与分类方法,可以应用于猪眼肌肌内脂肪含量的计算机辅助检测判断。对猪眼肌B超图像特征区域采用基于纹理共生矩阵的算法提取了5种纹理特征量。使用相关性分析的方法对提取的5种特征量进行筛选,最后确定3种主要特征量反映猪眼肌B超图像纹理特征,并使用BP神经网络实现分类。对135组已测数据随机选取训练集合测试集。多次随机试验表明,所提取的算法达到了较高的分类准确率,为生猪肉质无损检测研究提供了有价值的参考。