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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
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深度学习
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Retinex算法
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Snake模型
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智能识别
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边缘检测
Key words
基于图像增强技术和深度学习的煤矸石智能识别方法[J].
自动化技术与应用, 2025, 44(03): 151-155 DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)03-0151-05