【摘 要】
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智能图像处理技术在众多领域得到了广泛应用。在工程勘查工作中,岩心识别是十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。传统的人工岩性判定方法
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智能图像处理技术在众多领域得到了广泛应用。在工程勘查工作中,岩心识别是十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。传统的人工岩性判定方法或实验室分析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。对岩心进行现场实时扫描获取岩心实物原貌的高度保真图像,基于岩心图像实现岩心岩性的准确自动判别,对于提高工程勘查工作的效率与准确性,提高智能化作业水平,具有重要的意义。目前基于内容的智能图像识别技术在准确性和具体应用方面还面临着许多难题。论文基于国内外相关研究成果与工程勘查岩心图像的特点及要求,研究合适的图像分析及识别算法,设计并实现岩心图像自动识别系统。本文的研究工作主要围绕图像内容的表示以及图像的分类两个核心问题展开。同时,针对岩心图像的特点,进行图像灰度化与中值滤波等预处理。在图像内容的表示方面,就图像的纹理特征和形状特征的提取方法进行了探讨。纹理特征的提取采用了统计的分析方法和Gabor滤波器法。统计的分析方法用共生矩阵表示纹理特征,该方法从数学角度研究了图像纹理中灰度级的空间依赖关系。Gabor滤波器法则用一簇滤波器对图像进行滤波,然后在滤波图像上抽取纹理特征。形状特征的提取运用基于轮廓的形状描述方法。采用Canny算子对图像进行边缘检测。在图像的分类方面,本文着重开展了对基于人工神经网络的BP算法(BP, Back Propagation)与基于统计学习理论的SVM算法(SVM, Support Vector Machine)的研究以及Hough变换对图像内容中几何形状的测量识别。在算法研究的基础上,设计并实现了岩心图像自动识别系统,具有岩心图像获取、图像预处理、图像特征提取与图像识别分类功能。选用岩心图像进行统计测试,识别准确率达80%以上。
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