基于信息熵和组合纹理特征的熟料状态检测

基于信息熵和组合纹理特征提出了回转窑熟料烧结状态检测方法。利用信息熵对窑头图像序列进行分析以消除粉尘干扰导致的坏帧;对提取出的熟料感兴趣区计算了隶属于纹理统计学方法的灰度直方图法、灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度梯度法共32个统计学纹理描述子,结合MI互信息参数确定了10个区分度高的纹理特征待选集;基于K-NN分类器实现了过烧、稍过烧、正烧、稍欠烧和欠烧5种不同烧结状态的熟料检测。实验结果表明该方法仅用灰度共生矩阵的SA和灰度游程矩阵的VertLRE这2个纹理参数熟料状态动态识别率达到86.5%,对实现回转窑熟料烧结状态检测具有较好的实用价值。