基于数字图像和深度学习算法的矿物颗粒识别与分级方法

本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种基于数字图像和深度学习算法的矿物颗粒识别与分级方法，该方法包括：分别计算待分级图像的灰度特征向量、纹理特征向量、分形维数特征向量、形状特征向量和频谱特征向量；利用图像分级深度学习网络模型对多个特征向量进行综合处理，得到第一分级结果；还利用综合评估模型依据各特征向量和各特征向量分别对应的权重，得到第二分级结果；其中，各特征向量对应的权重是由权重计算模型实时计算而得到的。本申请先提取待分级图像的多个特征向量，以全面描述待分级图像所涵盖的信息，再借助深度学习模型、综合评估模型的智能学习优势和权重计算模型的特征分配优势，提升待分级图像的最终分级结果的准确度。