王培珍，殷子睆，丁海濤，武天元，張代林

(1.安徽工業(yè)大學(xué)a.電氣與信息工程學(xué)院，b.煤的潔凈轉(zhuǎn)化與綜合利用安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室安徽馬鞍山243002；2.東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，南京210096)

基于小波變換的煤巖惰質(zhì)組顯微圖像分類

王培珍1a，殷子睆1a，丁海濤1a，武天元2，張代林1b

(1.安徽工業(yè)大學(xué)a.電氣與信息工程學(xué)院，b.煤的潔凈轉(zhuǎn)化與綜合利用安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室安徽馬鞍山243002；2.東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，南京210096)

在分析煤巖惰質(zhì)組各組分顯微圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出一種基于小波變換的煤巖惰質(zhì)組顯微組分自動(dòng)分類方法。首先用離散小波變換對(duì)煤巖顯微圖像進(jìn)行分解，根據(jù)分解所得的水平、垂直、對(duì)角3個(gè)方向小波系數(shù)設(shè)計(jì)描述其紋理屬性的特征量；通過(guò)對(duì)特征量的分析，選取水平方向能偏、對(duì)角方向方差特征量以及圖像的亮度比等特征量構(gòu)成特征向量集；采用支持向量機(jī)對(duì)惰質(zhì)組各組分進(jìn)行分類，獲得對(duì)其7類典型組分的較為理想的分類效果。與其他同類方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較表明，本文特征量選取與分類方案在分類效果上具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

煤；顯微圖像；小波變換；支持向量機(jī)

研究表明，煤巖的顯微組分與煤的反應(yīng)性、黏結(jié)性、對(duì)CO的吸附性能、熱破碎性質(zhì)等直接相關(guān)[1-3]。因此，實(shí)現(xiàn)煤巖顯微組分的自動(dòng)分類與識(shí)別對(duì)于煤性能的界定具有重要的意義。鑒于目前廣泛使用的煤巖顯微組分測(cè)度定量法存在結(jié)果受測(cè)量者影響且工作量大等問(wèn)題，已有學(xué)者嘗試對(duì)煤巖顯微圖像進(jìn)行自動(dòng)分析。如阮曉東等[4]依據(jù)輪廓判斷煤巖中圓形顆粒的存在；陳洪博等[5]根據(jù)煤巖顯微圖像中的灰度信息，建立了測(cè)定煤巖顯微組分反射率的相關(guān)模型；王培珍等[6-7]對(duì)SUSAN算法進(jìn)行改進(jìn)，提取出可表征煤巖顯微組分殼質(zhì)組中滲出瀝青體的銳角角點(diǎn)，并采用結(jié)構(gòu)元的方法提取煤巖顯微組分的輪廓特征。小波變換由于具有平移、伸縮不變性，使其具有對(duì)信號(hào)的自適應(yīng)性，近年來(lái)在圖像分類與識(shí)別中得到廣泛應(yīng)用[8-9]。惰質(zhì)組是煤巖顯微結(jié)構(gòu)的重要組成部分，包括篩狀絲質(zhì)體、星狀絲質(zhì)體、半絲質(zhì)體、粗粒體、微粒體、菌類體、碎屑惰質(zhì)體等組分。分析表明，煤巖顯微組分具有明顯的紋理特征[9]，建立在小波變換基礎(chǔ)上的特征量能很好地描述圖像的這一紋理特征信息[10]。本文針對(duì)惰質(zhì)組內(nèi)各組分的特點(diǎn)，采用Daubechies小波對(duì)其顯微圖像進(jìn)行分解，提取基于其小波系數(shù)的紋理特征量，并采用支持向量機(jī)分類器構(gòu)建分類器組，實(shí)現(xiàn)煤巖顯微結(jié)構(gòu)中惰質(zhì)組的自動(dòng)分類。

1 惰質(zhì)組的顯微圖像特點(diǎn)

惰質(zhì)組包含7種顯微組分：篩狀絲質(zhì)體、星狀絲質(zhì)體、半絲質(zhì)體、菌類體、粗粒體、微粒體、碎屑惰質(zhì)體，其典型圖像如圖1所示。

圖1 惰質(zhì)組各顯微組分典型圖像Fig.1 Typical microscopic images of macerals in inertinite

絲質(zhì)體是植物細(xì)胞保留較好的惰質(zhì)組分，其中：篩狀絲質(zhì)體中細(xì)胞結(jié)構(gòu)完好；星狀絲質(zhì)體細(xì)胞壁經(jīng)擠壓致破碎；半絲質(zhì)體細(xì)胞結(jié)構(gòu)保存較差，細(xì)胞壁膨脹。菌類體由真菌遺體形成，多呈單細(xì)胞結(jié)構(gòu)。粗粒體無(wú)細(xì)胞結(jié)構(gòu)，呈不規(guī)則塊狀。微粒體粒徑較小。碎屑惰質(zhì)體是惰質(zhì)組其它組分的碎片。由圖1可以看出，盡管惰質(zhì)組中各組分形態(tài)各異，但存在明顯的紋理特征，且顆粒狀、條紋狀紋理特征并存，尺度變化較大。小波變換具有多尺度等特點(diǎn)，因此，文中在對(duì)惰質(zhì)組顯微圖像進(jìn)行多分辨小波分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行紋理分析。

2 特征提取

2.1 紋理特征提取

2.1.1 二維離散小波變換

設(shè)f(x1,x2)為二維圖像信號(hào)，0≤x1≤M-1,0≤x2≤N-1，M，N分別為圖像的寬與高。采用二維離散小波對(duì)其進(jìn)行分析，令Ψj,nˉ(x1,x2)為尺度伸縮和平移下的小波函數(shù)，滿足

則f(x1,x2)的二維離散小波變換為

2.1.2 二維多分辨率小波分解

在可分離的情況下，二維多分辨小波分解[11-12]可分兩步進(jìn)行：首先沿x1方向分別用高通和低通濾波器組對(duì)f(n1,n2)分解，將其分解成平滑逼近和細(xì)節(jié)這兩部分；然后對(duì)這兩個(gè)部分再沿x2方向分別用和作類似分解，共得到4路輸出，其中經(jīng)2次低通濾波器處理后得f(n1,n2)的第一級(jí)平滑逼近A1f(n1,n2)，反映2個(gè)方向的低頻分量，其余三路輸出分別為：反映水平方向的低頻分量和垂直方向的高頻分量；反映水平方向的高頻分量和垂直方向的低頻分量；，反映2個(gè)方向的高頻分量。二維小波分解濾波器組如圖2。

圖2 二維小波分解濾波器組Fig.2 Filter group of two-dimensional wavelet decomposition

2.1.3 基于小波分解的紋理特征提取

對(duì)圖像進(jìn)行L級(jí)二維離散小波變換，每個(gè)尺度下有3個(gè)方向的子帶，記為Wl,k(i,j)，表示尺度為l、方向?yàn)閗的小波系數(shù)，其中：l=1，2，…；k=1，2，3。對(duì)每個(gè)子帶Wl,k(i,j)分別定義其能量El,k(μ)和能量偏差El,k(σ):

圖像經(jīng)過(guò)1級(jí)小波分解后得到3個(gè)方向子帶。對(duì)于每個(gè)子帶提取能量、能偏、方差、均值等4個(gè)特征量，1級(jí)分解可得到共12個(gè)特征量。

Harr小波和Daubechies小波均為簡(jiǎn)單的正交小波，Harr小波不連續(xù)，而Daubechies小波(db)是緊正交集連續(xù)的正交小波，故本文選擇db5對(duì)圖像進(jìn)行分解。通過(guò)對(duì)特征量的提取與分析，選取對(duì)組分可分性較強(qiáng)的2個(gè)特征量：水平方向的能量偏差El,1(σ)和對(duì)角方向的方差σl,3，如圖3所示。

圖3 紋理特征量分布Fig.3 Distribution of texture features

從圖3(a)可以看出，水平能量偏差El,1(σ)可以將粗粒體與星狀絲質(zhì)體或粗粒體與半絲質(zhì)體有效區(qū)分，但對(duì)于其他組分該特征量效果不好。圖3(b)中篩狀絲質(zhì)體與菌類體的對(duì)角方差σl,3分布平穩(wěn)，但其他組分該特征波動(dòng)較大。

2.2 亮度比特征量提取

專家經(jīng)驗(yàn)表明，亮度是區(qū)分煤巖顯微組分的重要依據(jù)之一。考慮到成像時(shí)照明條件的差異，本文設(shè)計(jì)亮度比r作為另一特征量，其定義為圖像灰度值滿足一定范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)占整幅圖像的百分比。

其中：m(i)表示像素值為i的像素?cái)?shù)；g為閾值。

2.3 特征量分析

為了尋找可對(duì)惰質(zhì)組各顯微組分進(jìn)行分類的有效特征組合，采用亮度比與紋理特征共同構(gòu)成特征向量集。首先提取亮度比特征量（如圖4(a)所示），可以看出其可作為區(qū)分粗粒體和微粒體的有效特征量。將粗粒體和微粒體區(qū)分之后，再對(duì)剩余的5類組分進(jìn)行分析，其El,1(σ)分布如圖4(b)，據(jù)此可將菌類體有效分離，同時(shí)半絲質(zhì)體和星狀絲質(zhì)體混合組分也被分出。半絲質(zhì)體和星狀絲質(zhì)體的亮度比特征量分布如圖4(c)，此時(shí)再根據(jù)亮度比將半絲質(zhì)體和星狀絲質(zhì)體分離。最后剩下篩狀絲質(zhì)體和碎屑惰質(zhì)體，其σl,3分布如圖4(d)，據(jù)此可對(duì)二者進(jìn)行劃分。

圖4 特征量分析Fig.4 Feature analysis

3 分類器

支持向量機(jī)(SVM)是針對(duì)小樣本分類問(wèn)題的有效方法[13-14]，鑒于本文樣本數(shù)據(jù)并不十分充裕，結(jié)合特征數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，采用支持向量機(jī)構(gòu)建組合分類器，以實(shí)現(xiàn)惰質(zhì)組各顯微組分的分類。組合分類器的結(jié)構(gòu)與分類過(guò)程如圖5，其中①代表粗粒體，②代表微粒體，③代表菌類體，④代表半絲質(zhì)體，⑤代表星狀絲質(zhì)體，⑥代表篩狀絲質(zhì)體，⑦代表碎屑惰質(zhì)體。

組合分類器中，支持向量機(jī)由下式所述優(yōu)化問(wèn)題實(shí)現(xiàn)，

其中：w為系數(shù)矩陣；ξq為松弛變量；C為懲罰系數(shù)，體現(xiàn)SVM對(duì)錯(cuò)分樣本的懲罰程度。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

算法在VC++6.0環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)中每類顯微組分各選取50幅典型圖像作為訓(xùn)練樣本，圖像大小為180×170；測(cè)試圖像各30幅。亮度比的計(jì)算中，閾值g取150；懲罰系數(shù)C取0.1。表1～4為采用單個(gè)SVM分類器對(duì)某些特定類別進(jìn)行分類的結(jié)果。其中：表1為采用亮度比對(duì)粗粒體和微粒體的分類準(zhǔn)確率；表2為采用El,1(σ)對(duì)菌類體的分類結(jié)果；表3為采用亮度比特征對(duì)半絲質(zhì)體和星狀絲質(zhì)體進(jìn)行區(qū)分的結(jié)果；表4為采用σl,3特征分類器對(duì)篩狀絲質(zhì)體和碎屑惰質(zhì)體的分類結(jié)果。

圖5 組合分類器結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Structure of combined classifier

表1 采用亮度比對(duì)粗、微粒體的分類準(zhǔn)確率Tab.1 Classification accuracy of coarse grain and microsomal by brightness ratio

表2 采用El,1(σ)對(duì)菌類體的分類準(zhǔn)確率Tab.2 Classification accuracy of sclerotinite byEl,1(σ)

表3 采用亮度比對(duì)星狀、半絲質(zhì)體的分類準(zhǔn)確率Tab.3 Classification accuracy of stellate fusinite and semifusinite by brightness ratio

表4 采用σl,3對(duì)篩狀絲質(zhì)體與碎屑惰質(zhì)體的分類準(zhǔn)確率Tab.4 Classification accuracy of cribriform fusinite and Inertodetrinite byσl,3

從表1～4可以看出，采用單個(gè)分類器對(duì)顯微組分進(jìn)行一對(duì)一分類時(shí)，分類準(zhǔn)確率幾乎在90%以上，只有半絲質(zhì)體的分類準(zhǔn)確率稍低。表5給出了采用本文提出的組合分類方法對(duì)惰質(zhì)組各顯微組分一次性進(jìn)行分類的結(jié)果。為比較分類器的選擇對(duì)分類結(jié)果的影響，表5同時(shí)給出了采用最小距離分類器、分類流程不變的分類結(jié)果。從表5可以看出，采用SVM分類的準(zhǔn)確率普遍高于最小距離分類器，這里因?yàn)楫?dāng)特征量上下波動(dòng)時(shí)，選取最小距離時(shí)容易出現(xiàn)誤分。而無(wú)論特征量分布波動(dòng)范圍如何，只要在SVM最優(yōu)平面的一側(cè)都可以正確區(qū)分。

5 結(jié) 語(yǔ)

對(duì)煤巖顯微組分惰質(zhì)組顯微圖像進(jìn)行離散小波分解再提取紋理特征量，并結(jié)合亮度比構(gòu)建特征量集，通過(guò)分析和篩選特征量，采用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分類，獲得了對(duì)于惰質(zhì)組7種組分的較為理想的分類效果。本文方法可推廣于煤巖顯微組分惰質(zhì)組之外的組分分類，同時(shí)也為通過(guò)研究煤巖的顯微組分自動(dòng)分類來(lái)探究煤的工藝性能提供了新的參考和思路。

表5 最小距離組合分類器與SVM組合分類器分類準(zhǔn)確率/%Tab.5 classificationaccuracyofminimumdistanceclassifier and SVM classifier/%

[1]李訓(xùn)明，水恒福.煤的可溶組分對(duì)粘結(jié)性的影響[J].燃料與化工，2006,37(2)∶6-8.

[2]YANG J L,STANSBERRY P G,ZONDLO J W.Characteristics and carbonization behaviors of coal extracts[J].Fuel Processing Technology,2002,79(1)∶207-215.

[3]孫慶雷，李文，李保慶.神木煤顯微組分半焦的氣化特性和氣化動(dòng)力學(xué)研究[J].煤炭學(xué)報(bào)，2002,27(1)∶92-96.

[4]阮曉東,趙文峰.煤粉顯微圖像中重疊顆粒識(shí)別的方法[J].煤炭學(xué)報(bào),2005,30(6)∶769-771.

[5]陳洪博，白向飛，李振濤，等.圖像法測(cè)定煤巖組分反射率工作曲線的建立與應(yīng)用[J].煤炭學(xué)報(bào),2014,39(3)∶562-567.

[6]王培珍，杜存鈴，孫瑞，等.煤巖顯微組分中滲出瀝青體角點(diǎn)特征檢測(cè)方法[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2015,32(4)∶376-380.

[7]王培珍，丁海濤，劉純利，等.基于結(jié)構(gòu)元的煤顯微圖像輪廓提取算法[J].煤炭學(xué)報(bào)，2014,39(S1)∶285-288.

[8]LO S C,LI H A,FREESMAN W T.Optimization of wavelet decomposition for image compression and feature preservation[J].IEEE Transactions on Medical Imaging,2003,22(9)∶1141-1151.

[9]ARIVAZHAGAN S,GANESAN L.Texture classification using wavelet transform[J].Pattern Recognition Letters,2003,24(9/10)∶1513-1521.

[10]王培珍，董雙，張代林，等.基于圓形LBP均勻模式的煤鏡質(zhì)體顯微組分紋理分析[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2014,31(2)∶47-151.

[11]劉俊梅.基于小波變換的圖像紋理特征提取技術(shù)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2007,28(13)∶3141-3144.

[12]PRADHAN P S,KING R L.Estimation of the number of decomposition levels for a wavelet-based multiresolution multisensor image fusion[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2006,44(12)∶3674-3686.

[13]YU H,ZHAO H.Research on multi-classification based on support vector machines[J].Computer Engineering andApplications, 2008,44(7)∶185-189.

[14]KANG S,LI J,LIU M,et al.Prediction based on support vector machine for travel choice of high-speed railway passenger in China[C]//Proceedings of 2011 International Conference on Management Science and Engineering.Rome,Italy∶ICMSE，2011∶28-33.

責(zé)任編輯：何莉

MicroscopicImage Classification ofInertinite of CoalBasedonWavelet Transform

WANG Peizhen1a,YIN zihuan1a,DING Haitao1a,WU Tianyuan2,ZHANG Dailin1b
(1.a.School of Electrical and Information Engineering,b.Anhui Key Laboratory of Clean Conversion and Utilization,Anhui University of Technology,Ma'anshan 243002,China；2.School ofAutomation,Southeast University,Nanjing 210096,China)

On the basis of analyzing the characteristics of microscopic images of inertinite in coal,an automatic classification method for macerals in inertinite of coal based on wavelet transform was proposed.Firstly,the coal microscopic image was decomposed with discrete wavelet transform,features from coefficients corresponding to three directions (horizontal,vertical and diagonal)were designed,which were employed to characterize the texture feature.After comprehensively analyzing these features,energy deviation of horizontal,variance of diagonal,as well as brightness ratio of the image were selected to build a feature set.Then,a class of support vector machine(SVM)based classifiers were constructed,and 7 macerals of inertinite were classified.By comparing the results of the proposed method with those of others,it shows that the proposed method of feature selection and classifier has distinct advantage in classification accuracy.

coal;microscopic image;wavelet transform;support vector machine

TQ 533.6；TP 391.4

A

10.3969/j.issn.1671-7872.2016.03.015

2016-05-07

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51574004)；安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1208085ME67)

王培珍(1966-)，女，安徽涇縣人，博士，教授，主要研究方向?yàn)閳D像處理與模式識(shí)別。

1671-7872(2016)03-0278-06