数字图像处理技术在煤矸石自动分选系统中的应用
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摘要
数字图像处理技术从20世纪50年代发展至今，在通信、电视传输、医学、军事等
各个领域得到了广泛应用，其分析图像的技术和方法也随之得到了深入的研究和发展。
本文主要利用数字图像处理技术及其方法结合计算机编程语言来研究和实现煤矸石自动
分选系统，在此过程中所应用的技术和方法为今后的深入研究和将其应用于实际生产奠
定了坚实的基础。
本文首先简要介绍了数字图像处理技术的一些基本概念，包括它的分类、特点、方
法和主要内容。然后讲述了数字图像采集系统，包括硬件设备和图像数字化的一些基本
原理。本文重点阐述了研究和实现煤矸石自动分选系统所应用到的一些数字图像处理技
术和方法，并应用这些技术和方法对采集的图像进行处理和分析：应用中值滤波法来抑
制图像的噪声，使图像的边缘平滑；然后绘制出处理后图像的灰度直方图，得到该幅图
像的阈值；利用阈值法将图像二值化；接下来对二值图像进行边缘检测，得到其边界，
将其映射到中值滤波图像上，从而得到无背景的原始图；最后计算出图像灰度的均值和
方差，将其均值和方差与样本相比来判断该图像是煤或是矸石的图像。在利用数字图像
处理技术研究和分析图像的过程中，应用可视化编程语言Visual Basic．NET来开发和实
现了该系统，将各种算法分别做成一个个单独的处理模块，从图像文件的读取、保存到
图像预处理再到图像分割、特征提取直至判断识别都采用了模块化编程方法，这样不仅
便于算法实现，还可使操作界面清晰明了，更有利于将来系统的维护和升级。
本文除了研究该系统所涉及到的数字图像处理技术和方法，还对这些技术和方法的
算法利用编程语言的模块实现做了深入细致的研究。结合各种算法的基本原理，给出了
各算法模块的结构框图，为编制程序提供了坚实的理论依据，大大减少了在编制程序过
程中所出现的错误，也便于系统将来不断完善。
Since 1950’s to this day digital image processing has gotten much and broad application in
the communication,video transmission,medicine,military affairs and other fields。The
technologies and methods of digital image processing have also gotten deep research and
development．This paper mainly uses the technologies and methods of digital image processing
and computer grogram language to research and develop an automatic separation system ofcoal
and gangue．The technologies and methods in this system can make a stable base to further
research and practical manufacture．
This paper first briefly introduces some basic conceptions of digital image processing
including its classification,characteristic，methods and main contents.Then this paper narrates
the collecting system of digital image．It includes hardware equipments and foundational theory
of the image digitization．This paper expatiates on some digital image processing technologies
thatthe automatic separating system may apply to the research and analysis of the collected coal
and gangue images．Using median filtering retrains the image noises and make the image edge
smooth．Then protract the histogram of the gray image，get the threshold of this image，utilize the threshold method to get a binary image，and detect the image edge，then get its border,map it to the median filtering image，and get its non-background original image．Finany calculate the mean and variance ofthe gray image，and compared them to sample to judge whether this image
is a coal or gangue image．During the course of using the digital image processing to research
and analyze the image，apply Microsoft Visual Basic.NET grogram language to develop this
separating system and makethe varied arithmetic some individual processing moddes。Fromthe
open,read and storage of the image to the image segmentation,feature selection until the
judgment,this system all utilize the modularization program method．It is convenient for not
only programming，making the operation interface clear and concise,but also future maintenance and expansion of the system．
This paper also deeply researches the module programming of the arithmetic that used in this
system．Combining the basic theory of the arithmetic，this paper presents the configuration
framework of the arithmetic.It provides the convincing theory foundation to pmgramming，
reduces the mistakes and makes this system constantly perfect.
各个领域得到了广泛应用，其分析图像的技术和方法也随之得到了深入的研究和发展。
本文主要利用数字图像处理技术及其方法结合计算机编程语言来研究和实现煤矸石自动
分选系统，在此过程中所应用的技术和方法为今后的深入研究和将其应用于实际生产奠
定了坚实的基础。
本文首先简要介绍了数字图像处理技术的一些基本概念，包括它的分类、特点、方
法和主要内容。然后讲述了数字图像采集系统，包括硬件设备和图像数字化的一些基本
原理。本文重点阐述了研究和实现煤矸石自动分选系统所应用到的一些数字图像处理技
术和方法，并应用这些技术和方法对采集的图像进行处理和分析：应用中值滤波法来抑
制图像的噪声，使图像的边缘平滑；然后绘制出处理后图像的灰度直方图，得到该幅图
像的阈值；利用阈值法将图像二值化；接下来对二值图像进行边缘检测，得到其边界，
将其映射到中值滤波图像上，从而得到无背景的原始图；最后计算出图像灰度的均值和
方差，将其均值和方差与样本相比来判断该图像是煤或是矸石的图像。在利用数字图像
处理技术研究和分析图像的过程中，应用可视化编程语言Visual Basic．NET来开发和实
现了该系统，将各种算法分别做成一个个单独的处理模块，从图像文件的读取、保存到
图像预处理再到图像分割、特征提取直至判断识别都采用了模块化编程方法，这样不仅
便于算法实现，还可使操作界面清晰明了，更有利于将来系统的维护和升级。
本文除了研究该系统所涉及到的数字图像处理技术和方法，还对这些技术和方法的
算法利用编程语言的模块实现做了深入细致的研究。结合各种算法的基本原理，给出了
各算法模块的结构框图，为编制程序提供了坚实的理论依据，大大减少了在编制程序过
程中所出现的错误，也便于系统将来不断完善。
Since 1950’s to this day digital image processing has gotten much and broad application in
the communication,video transmission,medicine,military affairs and other fields。The
technologies and methods of digital image processing have also gotten deep research and
development．This paper mainly uses the technologies and methods of digital image processing
and computer grogram language to research and develop an automatic separation system ofcoal
and gangue．The technologies and methods in this system can make a stable base to further
research and practical manufacture．
This paper first briefly introduces some basic conceptions of digital image processing
including its classification,characteristic，methods and main contents.Then this paper narrates
the collecting system of digital image．It includes hardware equipments and foundational theory
of the image digitization．This paper expatiates on some digital image processing technologies
thatthe automatic separating system may apply to the research and analysis of the collected coal
and gangue images．Using median filtering retrains the image noises and make the image edge
smooth．Then protract the histogram of the gray image，get the threshold of this image，utilize the threshold method to get a binary image，and detect the image edge，then get its border,map it to the median filtering image，and get its non-background original image．Finany calculate the mean and variance ofthe gray image，and compared them to sample to judge whether this image
is a coal or gangue image．During the course of using the digital image processing to research
and analyze the image，apply Microsoft Visual Basic.NET grogram language to develop this
separating system and makethe varied arithmetic some individual processing moddes。Fromthe
open,read and storage of the image to the image segmentation,feature selection until the
judgment,this system all utilize the modularization program method．It is convenient for not
only programming，making the operation interface clear and concise,but also future maintenance and expansion of the system．
This paper also deeply researches the module programming of the arithmetic that used in this
system．Combining the basic theory of the arithmetic，this paper presents the configuration
framework of the arithmetic.It provides the convincing theory foundation to pmgramming，
reduces the mistakes and makes this system constantly perfect.
引文
[1] 刘文华.煤矸混合物料选择性破碎分选的研究:[学位论文].太原:太原理工大学,2003
[2] 王敦曾著.选煤新技术的研究与应用.北京：煤炭工业出版社，1999
[3] 孔力等.煤矸石双能法动态识别模型研究.选煤技术，2001，(1)：9~12
[4] 刘富强等.基于图像处理与识别技术的煤矸石自动分选.煤炭学报，2002，25(5)：34~37
[5] [美] Kenneth R. Castleman 著, 朱志刚等译.数字图像处理.北京：电子工业出版社，2002
[6] 张成花.基于图像识别的储粮害虫分类的研究:[学位论文].郑州：郑州大学，2002
[7] 吕凤军编著.数字图像处理编程入门.北京：清华大学出版社，1999
[8] [日]谷口庆治编著，朱虹等译.数字图像处理.北京：科学出版社，2002
[9] 杨杰 郭伟.基于图像处理的车型自动识别及应用研究.交通与计算机，2001，19(3)：30~36
[10] 荆仁杰等编.计算机图像处理.浙江：浙江大学出版社，1990
[11] 宁静.数字图像识别在测控系统中的应用：[学位论文].成都：西南交通大学，2002
[12] 熊熠明.基于数字图像处理及识别的玻璃容器检验系统研究：[学位论文].杭州：浙江大学，2003
[13] 赵荣椿等编著.数字图像处理导论.陕西：西北工业大学出版社，2000
[14] 刘燕.储粮昆虫图像模式识别研究：[学位论文].成都：成都理工大学，2002
[15] 张新明等.基于特征距离的阈值法及其在眼科图像分割中的应用.中国图像图形学报，2001，13(2)：23~26
[16] Francis H. Y. Chan, F. K. Lam, and Hui Zhu. Adaptive Threshold by Variational Method. IEEE Trans., Image Processing，1998，(3)：343~354
[17] 王强 马利庄.图像二值化时图像特征的保留.计算机辅助设计与图形学学报，2000, 12(10)：56~60
[18] 薛涛等.综合利用灰度和几何特性的图像分割算法.计算机工程与应用，2001，12(7)：213~216
[19] 刘文萍 吴立德.图像分割中阈值选取方法比较研究.模式识别与人工智能，1997，3(3)：35~38
[20] L. S. Davis. A Survey of Edge Detection Techniques. CGIP,1975，(7)：248~270
[21] D.Marr and E.Hildreth. Theory of Edge Detection. Proc. R. Soc. London, 1980. 187~217
[22] 宋芳莉.图像边缘检测中的方法研究:[学位论文].西安：西北大学，2002
[23] Paul J. Tadrous. A Simple and Sensitive Method for Directional Edge Detection in Noisy
Images. Pattern Recognition，1995，28(10)：1575~1586
[24] Z.J.Hou G.W.Wei. A new approach to edge detection. Pattern Recognition，2002，(35)：1559~1570
[25] 边肇祺 张学工编著.模式识别.北京：清华大学出版社，2000
[26] 章毓晋著.图像处理和分析.北京：清华大学出版社，1999.
[27] R.E.Fikes. Pattern recognition for automatic visual inspection. Proc.IEEE Int Symp. on Intelligent Control，1999，2(1)：153~157
[28] 李金宗编著.模式识别导论.北京：高等教育出版社，1994
[29] 王润生编著.图像理解.湖南：国防科技大学出版，1995.
[30] 李辉.数字图像处理技术在玻璃瓶裂纹检测系统中的研究和应用：[学位论文].天津：天津工业大学，2003
[31] K.F.Tromp. New methods of computing the wash ability of coals. Colliery Gardian，1998，154(7)：955~959
[32] Chin-Chuan Han Chin-Lung Lin Ku-Chin Fan. Personal authentication using palm-print features. Pattern Recognition，2003，(14)：371~381
[33] Michael Cherry等..NET开发平台研究.北京：微软（中国）有限公司，2003
[34] 李兰友等编著. Visual Basic.NET图形图像编程与实例详解.北京：电子工业出版社，2002
[35] 王君波 赵永峰编著. Visual Basic.NET编程基础与实例.北京：清华大学出版社，2003
[36] Matthew Reynolds等著.VB.NET入门经典.北京：清华大学出版社，2002
[37] 顾卫华 李晓东编著.突破Visual Basic.NET编程实例五十讲.北京：中国水利水电出版社，2002
[38] 李海等编著.深入研究Visual Basic.NET.北京：电子工业出版社，2003
[2] 王敦曾著.选煤新技术的研究与应用.北京：煤炭工业出版社，1999
[3] 孔力等.煤矸石双能法动态识别模型研究.选煤技术，2001，(1)：9~12
[4] 刘富强等.基于图像处理与识别技术的煤矸石自动分选.煤炭学报，2002，25(5)：34~37
[5] [美] Kenneth R. Castleman 著, 朱志刚等译.数字图像处理.北京：电子工业出版社，2002
[6] 张成花.基于图像识别的储粮害虫分类的研究:[学位论文].郑州：郑州大学，2002
[7] 吕凤军编著.数字图像处理编程入门.北京：清华大学出版社，1999
[8] [日]谷口庆治编著，朱虹等译.数字图像处理.北京：科学出版社，2002
[9] 杨杰 郭伟.基于图像处理的车型自动识别及应用研究.交通与计算机，2001，19(3)：30~36
[10] 荆仁杰等编.计算机图像处理.浙江：浙江大学出版社，1990
[11] 宁静.数字图像识别在测控系统中的应用：[学位论文].成都：西南交通大学，2002
[12] 熊熠明.基于数字图像处理及识别的玻璃容器检验系统研究：[学位论文].杭州：浙江大学，2003
[13] 赵荣椿等编著.数字图像处理导论.陕西：西北工业大学出版社，2000
[14] 刘燕.储粮昆虫图像模式识别研究：[学位论文].成都：成都理工大学，2002
[15] 张新明等.基于特征距离的阈值法及其在眼科图像分割中的应用.中国图像图形学报，2001，13(2)：23~26
[16] Francis H. Y. Chan, F. K. Lam, and Hui Zhu. Adaptive Threshold by Variational Method. IEEE Trans., Image Processing，1998，(3)：343~354
[17] 王强 马利庄.图像二值化时图像特征的保留.计算机辅助设计与图形学学报，2000, 12(10)：56~60
[18] 薛涛等.综合利用灰度和几何特性的图像分割算法.计算机工程与应用，2001，12(7)：213~216
[19] 刘文萍 吴立德.图像分割中阈值选取方法比较研究.模式识别与人工智能，1997，3(3)：35~38
[20] L. S. Davis. A Survey of Edge Detection Techniques. CGIP,1975，(7)：248~270
[21] D.Marr and E.Hildreth. Theory of Edge Detection. Proc. R. Soc. London, 1980. 187~217
[22] 宋芳莉.图像边缘检测中的方法研究:[学位论文].西安：西北大学，2002
[23] Paul J. Tadrous. A Simple and Sensitive Method for Directional Edge Detection in Noisy
Images. Pattern Recognition，1995，28(10)：1575~1586
[24] Z.J.Hou G.W.Wei. A new approach to edge detection. Pattern Recognition，2002，(35)：1559~1570
[25] 边肇祺 张学工编著.模式识别.北京：清华大学出版社，2000
[26] 章毓晋著.图像处理和分析.北京：清华大学出版社，1999.
[27] R.E.Fikes. Pattern recognition for automatic visual inspection. Proc.IEEE Int Symp. on Intelligent Control，1999，2(1)：153~157
[28] 李金宗编著.模式识别导论.北京：高等教育出版社，1994
[29] 王润生编著.图像理解.湖南：国防科技大学出版，1995.
[30] 李辉.数字图像处理技术在玻璃瓶裂纹检测系统中的研究和应用：[学位论文].天津：天津工业大学，2003
[31] K.F.Tromp. New methods of computing the wash ability of coals. Colliery Gardian，1998，154(7)：955~959
[32] Chin-Chuan Han Chin-Lung Lin Ku-Chin Fan. Personal authentication using palm-print features. Pattern Recognition，2003，(14)：371~381
[33] Michael Cherry等..NET开发平台研究.北京：微软（中国）有限公司，2003
[34] 李兰友等编著. Visual Basic.NET图形图像编程与实例详解.北京：电子工业出版社，2002
[35] 王君波 赵永峰编著. Visual Basic.NET编程基础与实例.北京：清华大学出版社，2003
[36] Matthew Reynolds等著.VB.NET入门经典.北京：清华大学出版社，2002
[37] 顾卫华 李晓东编著.突破Visual Basic.NET编程实例五十讲.北京：中国水利水电出版社，2002
[38] 李海等编著.深入研究Visual Basic.NET.北京：电子工业出版社，2003