基于图像增强技术和深度学习的煤矸石智能识别方法

摘要

针对煤矸石识别受图像清晰度影响导致效果不佳的问题,提出一种基于图像增强技术和深度学习的煤矸石智能识别方法。首先建立Retinex理论模型,通过快速导向滤波函数对煤矸石图像展开滤波处理,利用Retinex算法完成煤矸石图像的增强处理。其次,将增强后的煤矸石图像输入Snake模型中,通过轮廓点检测获取煤矸石目标区域。最后,将煤矸石目标区域输入MobileNetV3-CBAM网络中通过深度学习完成煤矸石识别。实验结果表明,方法在图像清晰度、目标定位精度、识别率、准确率和识别效率等方面具有良好优势,具有一定应用价值。

关键词

图像增强 / 深度学习 / Retinex算法 / Snake模型 / 智能识别 / 边缘检测