基于超像素图像分割算法的碳酸盐岩鲕粒特征提取方法

碳酸盐岩是一种非常重要的油气储集体。一直以来,碳酸盐岩薄片特征的鉴定多依赖于人工标注,耗时长且主观性强。随着机器学习等技术的快速发展,将已有图像转化为数字图像后再进行分割、分类和特征提取,可以有效地提升效率,降低成本。为此,针对碳酸盐岩鲕粒特征提取采用了两种方法进行对比研究:一种是基于传统图像分割处理算法,一种是基于SLIC的超像素分割算法。实验结果表明超像素分割算法在准确度、提取速率等方面相较于传统分割算法更具优势。