位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于K-均值聚类的岩芯偏振显微图像粒径分析
  • ISSN号:1007-6735
  • 期刊名称:《上海理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海理工大学能源与动力工程学院,上海200093, [2]中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,大庆163712
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51206112);上海市科委科研计划资助项目(13DZ2260900)
中文摘要:

针对岩芯图像的粒径分析提出了一种基于K-均值聚类算法的半自动分割算法,并编写了一套颗粒粒度图像处理程序.首先将超像素处理概念应用于岩芯偏振显微图像,得到过度分割的结果,然后对分割结果进行K-均值聚类和区域融合,利用图像中的边缘信息得到了更合理的结果,并大大提高了运算的速度;根据提出的算法,基于VB.NET 2008平台构建了一套半自动岩芯图像粒度分析软件,集图像采集、图像处理、粒度参数分析、砾石种类分类以及测量报告输出等功能于一体,大大提高了岩芯粒径分析的工作效率.

英文摘要:

To conduct the core image particle size analysis,a semi-automatic segmentation method based on K-means clustering algorithms was proposed and a set of grain size image processing programs was formed. In the image processings superpixels algorithm was applied to process the polarizing microscopic image of cores,and the excessive segmentation results were achieved. Then the K-means clustering and regional integration were conducted on the segmentation results. In this way,the speed of operation was greatly improved,and the edge information of images was utilized to obtain more reasonable results. Based on the VB. NET 2008 platform,a semi-automatic software, being prove with the functions of image acquisition, image processing, analysis of grain size parameters, types of gravel classification and measurement reporting, was built according to the proposed algorithm. The method greatly improves the efficiency of the core particle size analysis.

同期刊论文项目
期刊论文 22 会议论文 10 获奖 2 专利 2
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《上海理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海理工大学
  • 主编:庄松林
  • 地址:上海市军工路516号489信箱
  • 邮编:200093
  • 邮箱:xbzrb@USST.edu.cn
  • 电话:021-55277251
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-6735
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1739/T
  • 邮发代号:4-401
  • 获奖情况:
  • 上海市高等学校优秀自然科学学报一等奖,1999年获全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优...,1995年获机械工业部优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5359