一种基于多域变换与深度学习的岩石图像分类方法及系统

本发明公开了一种基于多域变换与深度学习的岩石图像分类方法及系统，方法包括：采集岩石样本图像，建立原始岩石图像数据集并进行预处理，得到岩石分类学习数据集；构建Alex Net模型，利用岩石分类学习数据集对Alex Net模型的参数进行修改，得到基于BN与L2正则化的CNN模型；采用预训练&微调策略对基于BN与L2正则化的CNN模型进行训练，得到岩石图像分类模型；采集待分类的岩石图像，对待分类的岩石图像依次进行离散小波变换、离散余弦变换后，输入至岩石图像分类模型进行识别分类，得到岩石分类结果及所对应的概率值。本发明将传统图像处理与深度学习技术有效结合，实现了高效率、高准确率的岩石图像分类。