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。