《表2 样本纹理特征数据统计表》

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《基于机器视觉的煤矸识别系统设计及试验研究》

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能量（ASM）、对比度（CON）、熵（ENT）和逆差矩（IDM）分别从不同角度描述了图像的纹理特征。图8所示为4个纹理特征分布情况，从图8中可以看出，煤和矸石样本数据的分布范围存在着较大的重合。样本纹理特征数据统计表见表2，表2中显示了在最佳分类阈值下煤和矸石的纹理特征分布情况，阈值通过分析各组特征数据得出。不难看出，基于某一纹理特征设定阈值进行分类识别是不可行的。