基于差分盒维数的井下电视图像裂缝分割识别方法研究

利用井下电视图像对岩心完整性进行识别、分割及裂缝宽度提取是解释岩性、裂隙的关键。目前,井下电视成像结果主要是通过人工方法进行识别解释,工作量大且易受主观因素影响。基于此,针对井下电视图像分割识别,提出从分形理论出发,采用差分盒维数(Differential Box-counting,DBC)算法来提取井下电视图像的岩性变化,以及裂缝、裂隙等岩层纹理特征,进一步通过基于最佳聚类数选择的K-均值聚类算法对井下电视图像进行纹理分割,实现对井下电视图像的岩层自动化分区。结果表明:结合Canny边缘检测算法提取裂缝宽度信息,裂缝识别准确率达到94.2%,实现了岩性的准确分层、裂缝的精细识别。与2D Log-Gabor算法相比,差分盒维数算法对井下电视图像分割效果好、速度快。