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砂样图像岩屑自动分割提取方法
被引量：
2
1
作者
夏文鹤
唐印东
+4 位作者
李皋
韩玉娇
林永学
吴雄军
石祥超
《岩石矿物学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期894-906,共13页
通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为...
通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为桥梁,将卷积神经网络和分水岭算法相结合的单颗粒图像分割提取方法。首先利用改进的Mask R-CNN网络快速分割砂样原图,获得其初分割图像;然后,将初分割图像与砂样原图进行融合,再使用改进的分水岭算法对融合结果进行分割;最后,利用砂样原图坐标点匹配方法,将分水岭分割得到的结果图像进行修正,完成单颗粒岩屑图像提取。实验结果表明,本文的单颗粒自动分割提取方法准确率高达96.77%,且模型更轻量和精准,为岩屑图像分割提供了一种可行且有效的方法,可满足有效测算油藏层构造变化、查找潜在沉积物源及储层动态变化的需求。
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关键词
砂样图像
单
颗粒
分割
主干特征
提取
网络
图像融合
分水岭算法
单颗粒提取
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职称材料
题名
砂样图像岩屑自动分割提取方法
被引量：
2
1
作者
夏文鹤
唐印东
李皋
韩玉娇
林永学
吴雄军
石祥超
机构
西南石油大学电气信息学院
西南石油大学石油与天然气工程学院
中国石化石油工程技术研究院
出处
《岩石矿物学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期894-906,共13页
基金
国家重点研发计划(2019YFA0708303)
中国石油-西南石油大学创新联合体项目(2020CX040103)。
文摘
通过将砂样图像进行单颗粒分割,识别砂样成分,可显著提高砂样岩性分析的准确性和效率。现有的砂样图像分割方法主要以传统分水岭算法和卷积神经网络为主,但由于对单颗粒岩屑轮廓细节提取不足,误分割率高。本文提出一种以图像融合算法为桥梁,将卷积神经网络和分水岭算法相结合的单颗粒图像分割提取方法。首先利用改进的Mask R-CNN网络快速分割砂样原图,获得其初分割图像;然后,将初分割图像与砂样原图进行融合,再使用改进的分水岭算法对融合结果进行分割;最后,利用砂样原图坐标点匹配方法,将分水岭分割得到的结果图像进行修正,完成单颗粒岩屑图像提取。实验结果表明,本文的单颗粒自动分割提取方法准确率高达96.77%,且模型更轻量和精准,为岩屑图像分割提供了一种可行且有效的方法,可满足有效测算油藏层构造变化、查找潜在沉积物源及储层动态变化的需求。
关键词
砂样图像
单
颗粒
分割
主干特征
提取
网络
图像融合
分水岭算法
单颗粒提取
Keywords
sandstone sample image
single particle segmentation
backbone feature extraction network
image fusion
watershed algorithm
single grain extraction
分类号
TE19 [石油与天然气工程—油气勘探]
P588.21 [天文地球—岩石学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
砂样图像岩屑自动分割提取方法
夏文鹤
唐印东
李皋
韩玉娇
林永学
吴雄军
石祥超
《岩石矿物学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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