基于超像素的图像智能算法在矿物颗粒分割中的应用

摘要：

砂岩薄片岩石鉴定是油田勘探开发综合研究中认识储层特征、获取油气藏相关参数的重要基础工作;砂岩薄片鉴定的基础是矿物颗粒的分割,即把砂岩薄片图像中大量的矿物颗粒分割清楚.显微镜下砂岩薄片的图像场景复杂、矿物颗粒多,多前景目标是砂岩薄片图像分割的难点之一;不同矿物颗粒相似度高、边界模糊,传统的基于边缘特征的图像分割算法难以胜任.针对上述难点,本文提出一种基于超像素特征的矿物颗粒智能分割方法,综合利用正交偏光和单偏光图像特征,将图像分割成超像素的集合,计算超像素的色彩特征、边缘特征和纹理特征,进一步计算超像素的相似度,进行区域融合,实现砂岩薄片图像中的矿物颗粒分割,减少了颗粒相似、边界模糊对分割结果的影响.实验应用表明,该方法分割的矿物颗粒准确度和面积准确度均达到80％以上,明显优于传统的图像分割算法.

关键词：砂岩薄片图像、超像素、智能分割、矿物颗粒

所属期刊栏目：33

分类号：TE19(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：中海石油中国有限公司综合科研课题“人工智能在煤层气测井评价及有孔虫与砂岩薄片鉴定方面的应用研究编号:2019-KJZC-010

在线出版日期：2021-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：89-95