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公开(公告)号：CN119919364A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411976657.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解与卷积神经网络的煤矸石图像分割方法及系统，旨在提高煤矸石图像的分割精度。该方法包括对输入的煤矸石图像进行预处理，得到预处理后的图像；然后对预处理后的图像进行频域分解，将图像分解为低频、中频和高频三个频域组；接着，在频域组内进行频域内部交互，建模不同频域分量之间的关系，提升各频域信息的表示能力；再通过频域间的交互，计算各频域组的通道间权重，增强频域间的特征融合；最后，使用卷积神经网络对频域交互后的图像进行分割，得到煤矸石分割图像。本发明通过结合频域分解与卷积神经网络的优势，能够有效提升煤矸石区域的分割精度，适用于复杂背景和噪声环境下的煤矸石分割任务，具有广泛的应用前景，特别是在煤矿资源回收与环境保护领域。
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