基于岩石图像特征的聚类分析研究

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1、分类号ＴＰ３９１学号１５１０５０２２７密级＇ＸｉａｎＳｈｉｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｙ全日制学术型硕士学位论文＿题目基于岩石图像特征的聚类分析研究作者姓名范鹏召导师姓名、职称程国建教授学科（专业）名称计算机应用技术提交论文日期２０１８年５月２８日学位论文创新性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得内容以外，论的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的文中不包含其他人己经发表或撰写过的

2、研宄成果；也不包含为获得西安石油大学一或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做了谢意。的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示一切相关责任。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担Ｋ日期：■论文作者签名：忍学位论文使用授权的说明本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安石油大学。学校享有以任何方法请专利等权利。本人离校后发表或使用学位发表、借阅以及申、复制、公开阅览。论文或与该

3、论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为西安石油大学曰期：论文作者签名：７导师签日＾＾＾论文题目：基于岩石图像特征的聚类分析研究专业：计算机应用技术硕士生：(签名)指导教师：(签名)摘要岩石薄片图像中不同组分的识别与划分在地质研究领域具有重要意义。人工在显微镜下鉴定岩石薄片费时费力且受主观影响较大，分析结果难以定量化表征。因此，利用数字图像处理技术对岩石薄片图像进行处理与分析已是当前研究的热点。岩石组分的识别与划分是分析岩石铸体薄片图像分析的基础，但由于岩石铸体薄片图像的复杂性，将图像分割算法直接应用

4、于岩石图像进行组分划分难以取得理想结果，无法满足岩石图像分析的要求。通常的解决方法是将图像分割算法与其他分析方法相结合，但同时也使得问题变得更为复杂。为了对岩石图像中的组分进行划分与识别，本文利用加权来将岩石组分的颜色特征与纹理特征结合起来，随后再加入空间特征，通过FCM聚类算法实现岩石组分的划分与识别，具体过程如下。首先，以岩石图像的颜色特征和纹理特征提取为切入点，选取HSV色彩空间的颜色分量作为颜色特征，选取灰度共生矩阵的对比度作为纹理特征，使用该颜色特征和纹理特征对岩石图像进行FCM聚类划分，实验结果表明该方法

5、可粗略划分岩石组分但难以准确划分纹理特征相似且颜色特征差异较小的不同岩石组分。随后，本文在使用FCM聚类算法进行岩石组分划分过程中对颜色特征和纹理特征进行加权，实验表明，该算法可对砂岩颗粒、孔隙、长石等矿物划分相对更为准确，但依然存在一些孤立像素的错误划分问题。最后，在上述方法基础之上，本文加入岩石图像的空间信息特征再使用FCM聚类算法进行岩石组分划分，实验结果表明，该算法不仅可准确划分岩石组分并减少了孤立像素的错误划分。通过与其他图像分割算法进行分析比较，验证了本文算法对岩石组分划分的合理性和有效性。关键词：岩石图

6、像；聚类分析；色彩空间；纹理特征；FCM论文类型：应用研究ISubject：AClusterAnalysisBasedonRockImageFeatureSpeciality：ComputerapplicationtechnologyName:(signature)Instructor：(signature)ABSTRACTTheidentificationanddivisionofdifferentcomponentsrockimageareofgreatsignificanceinthefieldofgeolog

7、icalresearch.Itistime-consumingandsubjectivetoidentifytherockflakesartificiallyunderthemicroscope,andtheanalysisresultsaredifficulttoquantifyandcharacterize.Therefore,theuseofdigitalimageprocessingtechnologytoanalyzetherockimageofhasbecomeahottopicincurrentrese

8、arch.Theidentificationanddivisionofrockcomponentsarethebasisforanalysisofrockcastingthinslice.However,duetothecomplexityoftheimageoftherockcastingthinslice,itisdifficulttoob