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题名基于K-均值聚类的岩芯偏振显微图像粒径分析
被引量:7
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作者
陈本廷
周骛
蔡小舒
徐喜庆
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机构
上海理工大学能源与动力工程学院
中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
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出处
《上海理工大学学报》
CAS
北大核心
2016年第4期341-345,351,共6页
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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)
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文摘
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.
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关键词
K-均值聚类
岩芯
偏振显微图像
图像分割
粒径分析
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Keywords
K-means cluster algorithm
rock core
polarizing microscope image
image segmentation
particle size analysis
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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