多色彩空间下的岩石图像识别研究-论文.pdf

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1、第14卷第18期2014年6月科学技术与工程Vo1_14No．18Jun．20141671—1815(2014)18—0247—06ScienceTechnologyandEngineering⑥2014Sci．Tech．Engrg．多色彩空问下的岩石图像识别研究郭超刘烨(陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院，西安710075；西安石油大学计算机学院，西安710065)摘要为了实现相对简单且高效的岩石图像识别研究，提出一个岩石图像分类的自动模式识别方法。方法利用岩石的原始色彩图像结合其形态学变换，统计不同色彩通道的标准算术值来描述特征空间，通过神经网络建立特征空间与岩石

2、图像类别之间的映射关系。使用来自鄂尔多斯盆地的100幅岩石薄片图像对算法进行测试，其结果表明在不同色彩空间下的岩石图像自动识别正确率达95％以上。因此，基于不同色彩空间的自动分类方法能够实现快速的岩石图像类型识别，其结果具有较高的准确性与可靠性。关键词岩石图像模式识别色彩空间神经网络中图法分类号TP391．41；文献标志码A岩石的分类是地质学研究的一个重要工作。分类方法与数字图像处理的阈值分割法相结合，提传统方法采用人工识别，不但耗时、效率较低，而且出人机结合的岩石细观结构图像系统分析方法l。受主观影响较大，为识别工作带来更多不必要的风程国建，等提出一种基于聚类分割和神经

3、网络相结险。因此针对目前岩石分类工作存在的实际问题，合的分类识别方法，实现岩石薄片图像孔隙识别的应用现代图像处理以及人工智能技术提出一套自动自动化【8j。Marmo等基于图像处理和神经网络方法识别方法，并利用实际资料对该方法进行了测试。对海相环境碳酸盐岩进行组构识别J。叶润青，等人工智能的发展使得越来越多的工作自动化，根据岩石图像的光谱和纹理特征，提出矿物含量的而其发展至现在涉及人类的决策模拟，通过信息技测定方式¨。李培军用变差函数作为纹理的计算术给出问题的解决方案。因此，模式识别与人工智函数来提取图像纹理，并与原始的光谱数据结合进能对于众多科学领域，是一个值得研究的技术

4、领域。行岩性的分类¨。这项技术已经应用于很多领域，如天文学、生活和行上述岩石图像识别的方法多以各类较为复杂的为科学、工业应用、社会和环境应用、医学、农业应特征参数提取算法为基础，为了获得一个相对简单用，以及地球物理科学⋯。近年诸多学者对图像的且快速进行岩石图像识别所需的特征空间，提出使识别与分类研究进行大量]-作。饶倩，等用Normal-用原始色彩图像结合其形态学变换，统计不同色彩izedCut将图像分割为超像素，提取特征向量应用人通道的标准算术值来表示特征空间。通过不同的色工神经网络进行图像分类。王瑞，等应用BP神彩空间(如RGB色彩空间)下所获取的特征参数，经网络方法

5、对遥感图像进行分类，徐硕，等基于灰度使得大量岩石显微图像进行快速自动识别与分类。共生矩阵提取纹理特征，然后建立BP神经网络模1岩石图像型识别图像的内容’。杨怿菲建立图像颜色的三个通道特征统计模型，利用特征统计评判和神经网岩石薄片是从岩石标本的垂直层理方向上切取络技术分析计算得到图像类型5j。张宪，等根据支的一小块岩片，粘在载玻片上磨制成0．03mm厚的持向量机模式识别原理建立显微图像分类识别薄片。薄片通常是由经验丰富的地质人员通过偏光显微镜进行观察与鉴定，从而确定岩石的类型和结模型。构参数。铸体薄片是岩石薄片的一种，是将染色树随着人工智能在图像识别领域的应用发展，地脂或液

6、态胶(红色或蓝色)在真空下灌注到岩石的质学中岩石图像分析也广泛采用诸如支持向量机、孔隙空间中，在一定的温度和压力下使树脂或液态BP神经网络等技术方法。刘延保，等将LS．SVM的胶固结，然后磨制成岩石薄片，进而在偏光显微镜下2014年2月14日收到国家自然科学基金(40872087)资助观察孔隙、喉道的大小及其相互连通、交合的二维空第一作者简介：郭超(1982～)，女，汉族，陕西西安人，工程师，硕间结构等。士。研究方向：非常规油气勘探开发、测井解释、储层描述。E．mail：岩石薄片图像来自鄂尔多斯盆地某油田区块，232003659@qq．(301"11。薄片均为铸体薄片，其

7、中有色胶体为红色，占据孔隙18期郭超，等：多色彩空问下的岩石图像识别研究249(5)第二个色彩通道的标准偏差。验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监(6)第三个色彩通道的标准偏差。督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在(7)第一个色彩通道形态学梯度的平均灰实际问题中是存在一定困难的。统计模式识别的基度值。本原理是：有相似性的样本在模式空问中互相接近，(8)第二个色彩通道形态学梯度的平均灰并形成“簇”。在连续情况下，假设对要识别的物理度值。对象有d种特征观察量，，⋯，，这些特征的(9)第三个色彩通道形态学梯度的平均灰