[发明专利]基于共焦显微镜观测数据的矿物表面粗糙度数值计算方法

摘要

基于共焦显微镜观测数据的矿物表面粗糙度数值计算方法是矿物学、岩石学和矿床学等地质科学中岩矿石的显微镜观测数据的处理与分析技术，它实现了岩矿石表面粗糙度参数的定量计算。首先是在共焦显微镜观测的岩矿石表面结构数据的基础上，利用自适应中值滤波和曲面方程拟合对数据进行预处理，再利用希尔伯特‑黄变换对数据进行多尺度分解，并分离出粗糙度数据分量，然后计算岩矿石的表面粗糙度参数，用于矿物鉴定、成矿的物理化学条件和矿物成因分析，为地质找矿勘探提供指导。

主权项

1.一种基于共焦显微镜观测数据的矿物表面粗糙度数值计算方法，其特征在于采用以下具体步骤：⑴输入共焦显微镜观测的岩矿石的表面结构数据及基准样品的观测标准值；⑵对表面结构数据进行预处理，分别利用自适应中值滤波压制和去除表面结构数据中的噪声干扰，局部位置的噪声干扰强，则选择的滤波窗口也大、局部位置的噪声干扰弱，则滤波窗口小；利用最小二乘曲面方程拟合表面结构数据的基准中线，得到预处理后的表面结构数据；所用曲面方程为以下形式：其中，a为曲面方程系数，M为曲面方程的最大阶数，C(x,y)表示拟合得到的高阶曲面方程，作为表面结构数据的基准中线，得到的预处理后的表面结构数据Dp(x,y)为：Dp(x,y)＝D(x,y)‑C(x,y)；⑶利用希尔伯特‑黄变换对预处理后的表面结构数据进行多尺度分解，得到小尺度的粗糙度数据，具体算法如下：利用希尔伯特‑黄变换的经验模态分解(EMD)方法，将数据Dp(x,y)迭代分解为若干个不同中心频率的窄带信号分量，即固有模态函数(IMF)，分解过程中得到的固有模态函数的中心频率从高至低顺序排列，使数据Dp(x,y)表示为这些尺度从小到大的信号分量(IMF)的线性组合：其中，N为经验模态分解的次数，R(x,y)为经验模态分解后的残差信号分量；从上述不同尺度的信号分量系列中，分离出小尺度的粗糙度数据DR(x,y)为：其中，R为小尺度固有模态函数的个数；⑷利用粗糙度数据计算岩矿石表面粗糙度，利用希尔伯特变换，将粗糙度数据D_R(x,y)变换为虚部形式两者可构成复数形式的粗糙度数据则粗糙度数据的空间振幅为：粗糙度数据的在x,y方向的空间波数分别为将粗糙度数据的空间振幅与空间波数相结合，定义岩矿石表面粗糙度为R(x,y)＝bA(x,y)F(x,y)其中，b为共焦显微镜表面粗糙度基准校正因子，可通过标准样的实验测试过程确定；由此，通过计算上式，可以定量获得岩矿石表面粗糙度参数；⑸利用数据成图软件，将岩矿石表面粗糙度数据转化成剖面图像或进行可视化显示，用于岩矿石的矿物物相分析与解释。