李瑶， 冷思雨， 雷萌， 邹亮

(中国矿业大学 信息与控制工程学院， 江苏 徐州 221116)

0 引言

利用光学显微镜观察煤的显微组分和光学特征对于煤的工艺性能界定具有重要意义[1-3]。常规的显微组分分析测定方法劳动强度大且结果受测量者经验的影响，研究者尝试使用图像处理方法对煤岩显微组分进行分析。然而，在煤光片的磨片或使用过程中常伴随煤岩划痕的产生，影响煤岩参数测定的准确性[4]。利用计算机视觉方法检测和去除煤岩显微图像中的煤岩划痕可有效提高煤光片利用率，是实现煤岩参数自动化测定不可缺少的图像预处理环节。

鉴于煤岩划痕多为直线，一些学者提出采用直线检测算法对其进行检测，并生成掩膜图像，然后基于图像修复算法去除图像中的煤岩划痕。例如，文献[5]利用霍夫变换算法定位煤岩划痕位置并生成相应的掩膜图像，在基于快速行进的图像修复算法中添加灰度距离因子,实现了对煤岩划痕的有效去除。文献[6]先对煤岩显微图像进行图像增强，提高霍夫变换算法在煤岩划痕检测时的准确性，之后采用基于纹理合成的图像修复算法对煤岩划痕进行去除。然而，霍夫变换算法难以准确提取煤岩划痕的空间形状特征，边缘信息不能得到有效细化，检测过程容易出现煤岩划痕漏检和误检的情况；基于快速行进和纹理合成的图像修复算法对煤岩划痕的去除效果不够理想，煤岩划痕去除区域与周围区域存在较大的纹理差异，图像在视觉上出现明显的不合理现象。……