一种岩石孔隙和颗粒系统的计算机数字图像识别方法

摘要

本发明公开了一种岩石孔隙和颗粒系统的计算机数字图像识别方法。其步骤和特点包括：(1)基于图像中各部分颜色在RGB颜色空间中的距离和多个标准颜色来区分孔隙与颗粒，实现自动图像二值化。(2)通过种子算法识别图像中的黑色杂点区块，根据每个区块的面积，来区分出黑色杂点并归并到周围区块中或去除，并去除所有白色杂点。(3)通过改进的种子算法，能封闭特定直径的孔喉，实现孔隙的自动分割和识别，包括对图像做腐蚀运算，以清除孔隙间的细小连接，然后识别出种子孔隙，再将剩余像素归并到种子孔隙上，得到完整的孔隙。(4)通过手动操作来分割不同颗粒，并应用改进的种子算法进一步识别出各个颗粒，将这些不同区块的像素被记录下来，以计算区块各类的几何参数。

主权项

一种岩石孔隙和颗粒系统的计算机数字图像识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤10：输入图像和标准颜色；即通过光学显微镜拍照得到的砂岩薄片微观图像；岩石铸体薄片孔隙的颜色以蓝色为主，表现为普蓝CM、浅蓝CL、深蓝CD和绿色调CG；向上位机中输入其四个标准参考颜色：CM＝#00558C，CL＝#007D9F，CD＝#00245B，CG＝#006B69；步骤11：进行砂岩微观图像的二值化操作；在RGB颜色空间中，环氧树脂颜色为蓝色，颗粒的颜色为白色和黄色，根据它们不同的颜色区分图像中的孔隙和颗粒，对于图像中任一像素点，计算其颜色值P(R,G,B)与标准颜色X(R,G,B)在RGB颜色空间中距离：d＝|P‑X|   (1)；如果当前像素与步骤10中输入的任一标准颜色的距离d小于给定的阈值T，则当前像素点被识别为孔隙，反之则被识别为颗粒；对于岩石薄片图像，所述阈值T取60；步骤12：针对步骤11中得出的二值化图像中杂点的去除，通过种子算法或扫描线种子算法来识别图像中独立的孔隙和杂点，具体步骤为：1)查找一个种子像素；2)在二值图像中查找与种子像素相连通的所有像素点，并将其记录下来；通过a，b两个种子像素点，查找出独立的两个区块A’和B’。识别出图像中各独立区块后，计算每个区块的面积，当区块面积小于给定最小孔隙阈值TA时，则将其识别为杂点并去除；步骤13：对孔隙区块进行腐蚀运算，消除孔隙间通道，得到了两个独立的种子区块A’和B’；步骤14：将腐蚀区域归并到邻近种子区块，并识别出两个独立的孔隙区域；步骤15：获取孔隙识别结果；计算各区块的面积，将小于最小孔隙阈值的区块归并到邻近的大孔隙中，得到最终的孔隙识别结果；步骤16：根据图像中颗粒形态、颜色和纹理特征区分出不同颗粒，用单像素的曲线划出颗粒间的边界手动操作来分割不同颗粒；采用步骤12至15方法进一步识别出各个颗粒；步骤17输出颗粒识别结果。