基于联合纹理特征的煤岩显微组分MSVM分类
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| ·背景及意义 | 第15-16页 |
| ·选题背景 | 第15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·煤岩显微分析技术手段 | 第16-18页 |
| ·煤岩显微组分人工分析 | 第16-17页 |
| ·煤岩显微组分自动化分析 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-21页 |
| 第二章 传统煤岩显微组分分析与测定 | 第21-33页 |
| ·传统的煤岩显微组分分析系统 | 第21-22页 |
| ·煤岩显微组分定量测定传统方法及结果表述 | 第22-29页 |
| ·煤岩显微组分定量测定国标数点法 | 第22页 |
| ·煤岩显微组分定量测定物理法 | 第22-23页 |
| ·煤岩显微组分定量测定性质指标法 | 第23-24页 |
| ·煤岩显微组分定量测定主成分分析法 | 第24-26页 |
| ·煤岩显微组分定量测定图像分析法 | 第26-27页 |
| ·煤岩显微组分定量测定结果表述 | 第27-29页 |
| ·煤岩显微组分分析系统的应用 | 第29-31页 |
| ·煤岩显微组分传统分析方法的不足 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 煤岩显微图像预处理 | 第33-51页 |
| ·划痕及孔洞特点 | 第33-34页 |
| ·煤岩显微图像划痕检测 | 第34-38页 |
| ·Hough直线检测 | 第34-36页 |
| ·煤岩显微图像划痕检测结果 | 第36-38页 |
| ·煤岩图像划痕修复 | 第38-47页 |
| ·基于数学形态学的划痕修复 | 第38-41页 |
| ·基于邻域均值取代法的划痕修复 | 第41-43页 |
| ·基于FMM及其改进算法的划痕修复 | 第43-46页 |
| ·划痕修复结果分析 | 第46-47页 |
| ·基于灰度图像形态学重建的孔洞修复 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 煤岩显微组分纹理特征提取 | 第51-77页 |
| ·煤岩显微组分的纹理特征 | 第51-55页 |
| ·镜质组特征 | 第51-52页 |
| ·惰质组特征 | 第52-53页 |
| ·壳质组特征 | 第53页 |
| ·矿物质组特征 | 第53-54页 |
| ·粘结剂背景特征 | 第54-55页 |
| ·纹理特征分析技术 | 第55-65页 |
| ·纹理特征分析技术比较 | 第55-57页 |
| ·局部二值模式 | 第57-60页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第60-65页 |
| ·煤岩显微组分纹理特征提取 | 第65-75页 |
| ·基于RILBP的特征提取 | 第65-68页 |
| ·基于GLCM的特征提取 | 第68-71页 |
| ·基于融合RILBP与GLCM的特征提取 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 基于MSVM的煤岩显微组分分类 | 第77-87页 |
| ·支持向量机 | 第77-81页 |
| ·线性分类SVM | 第77-79页 |
| ·非线性分类SVM | 第79-81页 |
| ·多分类支持向量机 | 第81-84页 |
| ·1-v-r型SVM分类 | 第81-82页 |
| ·1-v-1 型SVM分类 | 第82页 |
| ·本文多分类方法处理流程 | 第82-84页 |
| ·煤岩显微组分分类结果 | 第84-86页 |
| ·基于RILBP特征提取的分类结果 | 第84页 |
| ·基于GLCM特征提取的分类结果 | 第84-85页 |
| ·基于RILBP-GLCM特征提取的分类结果 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| ·总结 | 第87-88页 |
| ·展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第97页 |
