[发明专利]一种砂岩显微薄片中岩石颗粒的自动识别方法

摘要

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。

主权项

1.一种砂岩显微薄片中岩石颗粒的自动识别方法，其特征在于，包括如下的步骤：1)读取砂岩显微薄片图像，对其进行高斯平滑滤波预处理；对图像中像素抽取颜色特征和纹理特征，组成像素相似度计算的特征向量；2)分别以砂岩显微薄片图像中每个像素作为中心像素，采用图遍历算法和相似性度量方法，计算其邻域n×n像素窗口中的邻近像素群，其中n为像素个数，具体过程为：对于像素pc，以其为中心获取邻域n×n像素窗口，初始化邻近像素群Sp＝{pc}，pc标注为未处理；然后使用图遍历算法，选取Sp内未被处理过的像素，寻找它的上、下、左、右四个邻接像素，如果所述未被处理过的像素与某邻接像素特征向量的相似性小于临界值D，且该邻接像素不在Sp内，则把对应的邻接像素加入邻近像素群Sp，并标注为未处理；重复以上过程，直到邻域像素窗口内的每个像素都被遍历和处理过为止；最终得到像素pc的邻近像素群Sp；3)对于邻近像素群Sp，其中每个像素的特征向量由RGB、Gray和Lbp值组成，针对邻近像素群中像素特征向量的每个维度，计算邻近像素群Sp平均值、中值、标准方差、平均绝对偏差四个统计特征，作为中心像素的分类特征向量；4)基于石英、长石、岩屑颗粒样本数据集，训练逻辑回归分类器；5)用训练好的分类器进行预测，得到像素属于不同类别的概率，通过预设条件确定像素的类别，不满足条件的像素视为噪声点；6)对噪声点进行除噪，对于每个噪声点像素，统计它所在的邻近像素群中所有像素的类别，采用多数表决方式确定它的类别，最后基于每个像素的类别，确定岩石颗粒划分和类别。