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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Algorithms of the Cluster and Morphological Analysis for Mineral Rocks Recognition in the Mining Industry

verfasst von : Olga E. Baklanova, Mikhail A. Baklanov

Erschienen in: Intelligent Computing Theories and Application

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper describes an algorithm for automatic segmentation of color images of various ore types, using the methods of morphological and cluster analysis. There are some examples illustrating the usage of the algorithm to solve mineral recognition problems. The effectiveness of the proposed method lies in the area of automatic objects of interest identification inside the image, tuning the parameters of the amount allocated to the segments. This paper contains short description of morphological and cluster analysis algorithms for the mineral recognition in the mining industry.

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Literatur
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Baklanova, O.E., Shvets, O.Y.: Development of methods and algorithms of reduction for image recognition to assess the quality of the mineral species in the mining industry. In: Chmielewski, L.J., Kozera, R., Shin, B.-S., Wojciechowski, K. (eds.) ICCVG 2014. LNCS, vol. 8671, pp. 75–83. Springer, Heidelberg (2014)
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Baklanova, O.E., Shvets, O.Y.: Cluster analysis methods for recognition of mineral rocks in the mining industry. In: 2014 4th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), 14–17 October 2014, pp. 273–277 (2015). doi:10.​1109/​IPTA.​2014.​7001972
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Liu, J., Yang, Y.-H.: Multiresolution color image segmentation. IEEE Trans. Image Process. 16, 689–700 (1994)
Metadaten
Titel
Algorithms of the Cluster and Morphological Analysis for Mineral Rocks Recognition in the Mining Industry
verfasst von
Olga E. Baklanova
Mikhail A. Baklanov
Copyright-Jahr
2016
Buch
Intelligent Computing Theories and Application

Print ISBN: 978-3-319-42293-0

Electronic ISBN: 978-3-319-42294-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-42294-7_23