一种用于对岩屑荧光图像进行快速分析方法

摘要

本发明涉及一种用于对岩屑荧光图像进行快速分析方法，其包括以下步骤：1）基于RGB三维颜色空间进行油性组分识别训练，获得聚类文件；2）根据步骤1）得到的聚类文件对待测的岩屑荧光图像进行油性组分分析，具体包括以下步骤：2.1）对输入的待测的岩屑荧光图像进行颜色特征提取，并生成特征向量数组；2.2）对特征向量数组中的每一个特征向量进行分析；2.3）直到完成向量数组中所有特征向量的分析工作，计算出岩屑荧光图像中所含油性组分以及各组分所占比重。本发明的基于非均匀颜色空间色差计算的岩屑荧光分层聚类方法在油性组分识别和岩屑荧光图像分析结果精确、速度快，能够满足海上平台地质人员智能化录井需要，因此可以广泛应用在地质勘探开发过程中。

主权项

一种用于对岩屑荧光图像进行快速分析方法，其包括以下步骤：1)基于RGB三维颜色空间进行油性组分识别训练，获得聚类文件，具体过程为：1.1)将RGB三维颜色空间转换成256个RGB二维平面，具体过程为：计算出RGB三维颜色空间中每一个颜色的饱和度值，饱和度值的取值范围为0～255之间的整数，然后根据不同颜色的饱和度值将RGB三维颜色空间分成256个RGB二维平面，并对每一个RGB二维平面进行编号，此编号就是每一个RGB二维平面所对应的饱和度值；1.2)基于RGB二维平面进行相近颜色区域分割，即对每一个RGB二维平面进行聚类分析，并根据每一个RGB二维平面的聚类分析结果，在相应RGB二维平面上绘制区域边界，具体过程为：1.2.1)读取某个RGB二维平面，并提取该RGB二维平面中每个像素的特征向量，其中，像素集S＝{X₁,X₂,…,X_m}，即此RGB二维平面中所有像素的集合；1.2.2)采用区域生长方法对上述RGB二维平面进行聚类分析，具体过程为：A)定义聚类半径R；B)对像素集S中的所有颜色逐一进行聚类处理：对某一个二维平面进行聚类分析时，首先选择像素集S中第一个像素X₁作为第一个待分割区域的种子点，由于此时聚类中心集为空，所以将该种子点记作聚类中心O₁，并将X₁添加到O₁对应的聚类集C₁中；然后按顺序从像素集中取出未分类像素，记作X_a，并采用非均匀颜色空间色差计算方法计算该像素到聚类中心集中所有聚类中心的距离：$\begin{array}{c}D=\{D_1,D_2,\mathrm{...},D_n\}\\ D_i=\sqrt{(k_r*{\left(r_1-r_2\right)}^2+k_g*{\left(g_1-g_2\right)}^2+k_b*{\left(b_1-b_2\right)}^2)/4*{255}^2+\theta }\end{array},$式中，(r₁,g₁,b₁)表示颜色样本X_a颜色特征，(r₂,g₂,b₂)表示聚类中心O_i颜色特征，(k_r,k_g,k_b)表示像素与聚类中心空间距离的加权系数，θ表示修正后的像素与聚类中心的角度距离；C)取D中的最小值D_i，并比较D_i与聚类半径R的大小，如果D_i≤R，则返回步骤B)；否则进入步骤F)；D)将像素X_a添加到聚类中心O_i对应的聚类集C_i中；E)更新聚类中心O_i，使其始终处于聚类集C_i的中心位置，更新完成后跳转到步骤B)：$O_i=\frac{K_i*O_i+X_a}{K_i+1},$式中，K_i表示聚类中心O_i对应的聚类集C_i中像素的个数；F)生成新的聚类，并将X_a作为新的聚类中心O_new添加到聚类中心集O中，同时创建该聚类中心所对应的聚类集C_new，并将X_a添加进去，进入步骤D)；1.2.3)检查是否已对像素集中所有的像素进行了聚类处理，如果处理未完成返回步骤B)继续进行处理，否则进入步骤1.2.4)；1.2.4)根据不同聚类中心所对应的聚类集，寻找区域边界，并将边界绘制在RGB二维平面上；1.3)当所有RGB二维平面分割完成后，为每一个分割完成的RGB二维平面的所有的颜色区域标定油性组分；1.4)对每一个标定完成的RGB二维平面创建相应聚类文件，根据每一RGB二维平面的饱和度值为其命名，同时将每一RGB二维平面的聚类结果以及相应分析结果保存到相应聚类文件中；2)根据步骤1)得到的聚类文件对待测的岩屑荧光图像进行油性组分分析，具体包括以下步骤：2.1)对输入的待测的岩屑荧光图像进行颜色特征提取，并生成特征向量数组；2.2)对特征向量数组中的每一个特征向量进行分析；2.3)完成向量数组中所有特征向量的分析工作，计算出岩屑荧光图像中所含油性组分以及各组分所占比重。