【摘 要】
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准确查清工作面地质异常关系着矿井安全生产.目前在工作面电磁波CT探测中,对CT图像的解释主要是人工解释为主,影响的因素较多,往往造成解释出现偏差.该论文主要研究数字图像
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准确查清工作面地质异常关系着矿井安全生产.目前在工作面电磁波CT探测中,对CT图像的解释主要是人工解释为主,影响的因素较多,往往造成解释出现偏差.该论文主要研究数字图像处理技术和人工神经网络在工作面电磁波CT图像自动识别和解释中的应用.主要探讨了图像平滑、中值滤波、形态学变换等算法应用于工作面电磁波CT图像处理,并分析了处理的效果;通过图像分割技术去除了CT图像中地质条件正常的区域,利用局部领域算法进行连通区域标记,从而进一步提取CT图像的面积、周长、圆度等特征;通过构造BP神经网络分类器进行模式识别,实现了工作面电磁波CT图像的自动识别与解释,并结合应用实例进行系统运行试验.
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