基于协同表示的多特征融合岩石分类

摘要 针对传统的岩石薄片成分分析耗时、识别率不高等问题,提出了一种基于协同表示(CR)的岩石薄片成分分析方法。首先,分析探讨了岩石薄片中颗粒纹理特性,证明将薄片图像的分层多尺度局部二值化(HMLBP)特征与灰度共生矩阵(GLCM)特征相融合能有效地表征岩石薄片中颗粒的纹理。然后,为降低识别阶段时间复杂度,采用主成分分析(PCA)方法将新特征降维到100维。最后,采用基于协同表示的分类器(CRC)进行分类识别。与基于稀疏表示的分类器(SRC)分别采用样本字典中某一个样本单独编码表征预测样本不同,基于协同表示的分类器采用样本字典中的所有样本协同编码表征预测样本,借助不同样本的同一属性提高识别率。实验结果表明该方法的识别速度较基于稀疏的分类器识别方法提高300%,识别率提高2%;在实践应用中能较好地区分岩石薄片中的石英成分和长石成分