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公开(公告)号：CN106485223B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610891454.1
申请日：2016-10-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种砂岩显微薄片中岩石颗粒的自动识别方法，其步骤是：1)对输入的砂岩显微薄片进行高斯平滑滤波预处理，提取像素颜色和纹理特征，组成像素相似度度量的特征向量；2)利用图遍历算法和相似性度量方法寻找每个像素的邻近像素群；3)计算邻近像素群的统计特征作为像素的特征向量；4)基于岩石颗粒样本数据集训练逻辑回归分类器；5)预测每个像素属于石英、长石、岩屑的概率，确定噪声点；6)对噪声点进行处理，确定岩石颗粒划分和类别。本方法运用图像处理技术和机器学习方法，自动识别砂岩显微薄片中的岩石颗粒，能够解决岩石颗粒区域边界的定位和岩石颗粒内杂质的识别，具有较高的准确性，降低岩石颗粒识别的时间和成本；在矿物鉴别、油气勘探中具有应用价值。
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公开(公告)号：CN106557758B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201611055612.6
申请日：2016-11-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种沙粒显微图像的多目标自动鉴别方法，其步骤是：1)制备沙粒显微图像，使用中值滤波预处理；给沙粒样本图像添加对应标签，制备沙粒单元库；2)使用区域生长算法分割沙粒显微图像，去除杂质并提取多目标单元；3)计算沙粒单元的纹理和形状特征；4)基于沙粒单元库，训练RBF神经网络分类器；5)预测沙粒单元的类别，并输出沙粒显微图像的成分组成。本方法运用图像处理技术和机器学习方法，自动提取并识别沙粒显微图像中的多目标单元，能够解决图像中杂质较多从而影响多目标单元提取的问题。
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公开(公告)号：CN106557758A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201611055612.6
申请日：2016-11-25
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K9/0014 , G06K9/00147 , G06K9/6223 , G06K9/6273 , G06N3/0445 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种沙粒显微图像的多目标自动鉴别方法，其步骤是：1)制备沙粒显微图像，使用中值滤波预处理；给沙粒样本图像添加对应标签，制备沙粒单元库；2)使用区域生长算法分割沙粒显微图像，去除杂质并提取多目标单元；3)计算沙粒单元的纹理和形状特征；4)基于沙粒单元库，训练RBF神经网络分类器；5)预测沙粒单元的类别，并输出沙粒显微图像的成分组成。本方法运用图像处理技术和机器学习方法，自动提取并识别沙粒显微图像中的多目标单元，能够解决图像中杂质较多从而影响多目标单元提取的问题。
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公开(公告)号：CN106485223A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610891454.1
申请日：2016-10-12
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K9/00624 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种砂岩显微薄片中岩石颗粒的自动识别方法，其步骤是：1)对输入的砂岩显微薄片进行高斯平滑滤波预处理，提取像素颜色和纹理特征，组成像素相似度度量的特征向量；2)利用图遍历算法和相似性度量方法寻找每个像素的邻近像素群；3)计算邻近像素群的统计特征作为像素的特征向量；4)基于岩石颗粒样本数据集训练逻辑回归分类器；5)预测每个像素属于石英、长石、岩屑的概率，确定噪声点；6)对噪声点进行处理，确定岩石颗粒划分和类别。本方法运用图像处理技术和机器学习方法，自动识别砂岩显微薄片中的岩石颗粒，能够解决岩石颗粒区域边界的定位和岩石颗粒内杂质的识别，具有较高的准确性，降低岩石颗粒识别的时间和成本；在矿物鉴别、油气勘探中具有应用价值。
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