考虑分形特征的岩心扫描图像合理分割方法

考虑岩石的孔隙度和孔隙结构的分形特征的关系,结合图像分割Otsu算法,提出Otsu算法的分形校正算法。首先对三种砂岩岩心的扫描图像进行处理,得到结果与实验结果进行对比,发现分形校正算法能够大大提高图像分割的准确度;此外对致密性气藏岩心和页岩岩心进行处理,分形校正算法的结果同样更接近实验值。由于实验得到为岩心的有效孔隙度,因此比计算值偏小。对于实验难以测量孔隙度的岩心,可以采用Otsu分形校正算法对扫描图像进行处理,得到其孔隙度。     

基于数学形态学的医学图像自动阈值分割

提出了一种自动分割癌细胞图像的方法.该方法利用数学形态学开运算型边缘检测算子对图像边缘锐化;利用邻域平均与中值滤波方法平滑图像;利用改进的判别分析法自动选取灰度阈值进行图像自动分割;利用自动分割区域与手动分割区域的误差和平均最短距离对自动分割效果进行评价.用该方法对20幅癌细胞图像进行自动分割实验,证明了其对图像分割的有效性.     

基于Unet++网络的数字岩心图像分割泛化能力

图像分割是数字岩心技术的重要组成部分,深度学习为数字岩心图像分割提供了新方法。在优选的深度学习模型的基础上确定网络结构、训练数据量来平衡计算效率,进一步在不同类型的岩心数据集上讨论网络的泛化能力及其影响因素。结果表明：Unet、Segnet和Unet++网络中,Unet++网络可以在保证分割精度的同时具有最好的物性参数预测效果;Unet++网络在训练数据量和预测数据量为1∶1,网络结构设计2次采样的条件下,Unet++网络的分割精度可以达到98%;基于多类岩心训练的Unet++网络分割不同岩心图像的平均分割精度达95%,相较于岩心的类型,岩心图像的质量更能影响Unet++网络的识别效果。     

利用图像处理技术实现聚合物驱微观渗流图像的自动分割

介绍了图像处理技术的基本原理,将图像处理中的迭代阈值法和判别分析法引入了微观渗流图像的分割,实现了渗流图像中剩余油和孔隙的自动分割,在此基础上进一步计算出渗流参数。实例计算验证了该方法的有效性,在分割聚合物微观渗流图像的基础上,能够实现聚合物微观渗流实验结果的定量化,从而为聚合物驱后进一步提高原油采收率研究提供了理论依据。     

基于改进的大津方法与区域生长的医学图像分割

提出了一种自动分割边缘模糊图像的新方法.该方法利用小波变换对图像进行压缩与多解像度分解,通过强调各解像度上高周波成分的极值进行图像锐化;利用邻域平均与中值滤波方法对图像进行平滑;利用改进的大津方法与多种子投票机制的区域生长方法进行图像的自动分割;根据分割效果对阈值进行迭代控制;通过自动分割的区域与影像医生手动分割区域的误差、平均最短距离进行自动分割效果的评价.将本方法应用于实际的30幅边缘模糊的腹部MRI图像,证明了其对复杂图像分割的有效性.     

基于模拟退火的多尺度岩心三维图像融合重建

在岩心图像分析中,低分辨率岩心图像能够显示较大视域,具有较好的全局代表性,而对于低尺度信息无法准确表征;高分辨率岩心图像能够准确地表征岩心的低尺度信息,但通常仅能显示较小的视域.为了能综合分析高低分辨率下的不同岩心图像,本研究提出了一种基于模拟退火,将低分辨率三维岩心图像和高分辨率二维岩心图像融合重建为高分辨率三维岩心的算法.具体地,对于给定的高分辨率二维岩心图像,首先,将低分辨率三维岩心图像进行插值放大以统一两者的点长度,统计二者在二维中的孔隙分布情况,只保留高分辨率二维岩心图像中的小尺寸孔隙,以作为训练图像;然后,在融合重建过程中将低分辨率三维岩心中的大尺寸孔隙相设置为硬数据,以两点相关函数为目标函数重建其中的小尺寸孔隙.实验结果表明,本研究提出的融合重建算法可以很好的将低分辨率岩心重建为高分辨率岩心结构,且融合重建结果有效,准确.     

基于投影法的文档图像分割算法

提出了一种基于投影法的中文文档图像分割算法,从文档图像的投影出发,根据文档图像水平投影的统计特性,进行灰度值累加,找到每行文字所在坐标;根据文字的竖直投影形状特征,进行竖直方向上的分割,通过对字符图像的分割,实现对整篇文档的分割;对各种字体的文档图像的灰度图进行了试验.结果表明,该算法能够准确地对文档图像进行分割.     

基于三摄像系统的苹果缺陷快速判别

水果缺陷识别一直是计算机视觉水果实时分级中的研究热点,文中提出一种基于三摄像系统的逻辑判别缺陷的新方法．首先利用三摄像系统获取苹果在三个连续不同位置的9幅图像,然后对图像进行去背景、滤噪等预处理操作,再对图像进行缺陷的分割并加以标记,接着根据分割标记后的可疑区个数,对苹果缺陷的有无进行逻辑判别,即当这9幅图像中只要有一幅图像被分割出两个以上的可疑区,则判断该苹果有缺陷．试验结果表明,缺陷识别精度达到89．4％,另外由于该方法避免了缺陷和果梗或果萼直接识别,处理速度和正确率都得到了很大的提高,能够满足在线5—10个／秒的检测速度要求．     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法.该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理,包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法.试验结果表明,该方法能够实现对交警手势准确的识别.     

基于改进BP神经网络的岩心图像分割方法研究

图像分割是提取岩心孔隙结构特征的重要基础,为解决传统图像分割方法对岩心图像分割精度不高的问题,利用遗传算法对传统BP神经网络图像分割方法进行优化,通过提取岩心图像领域特征,进一步对训练样本进行了修正。利用改进的BP神经网络岩心图像分割方法,分别从整体连通领域、局部领域和边缘领域3个方面对岩心图像进行分割。与ImageJ软件和传统BP神经网络的岩心图像分割结果对比表明,改进的BP神经网络能够自主学习岩心图像中的整体连通结构、局部领域结构以及边缘结构特征,实现了对岩心图像的智能化分割,提高了BP神经网络对岩心图像分割的准确度与速度。