岩心图像识别算法及软件开发

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3.0 赵德峰 2024-11-11 4 4 5.89MB 72 页 15积分

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摘要

随着科学技术的不断发展，图像处理和识别技术在诸多行业中得到了广泛的

应用。在石油勘查和开发过程中，准确的岩心识别和粒度统计结果可以为石油勘

探和开发提供可靠有效的依据。传统的人工岩心识别和粒度统计方法或实验室分

析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。岩心图像主要有以下几种：

用扫描仪对岩心扫描获取的岩心图像，该图像可以保存完整的岩石样貌；制取岩

心铸体薄片；利用偏光显微镜获取岩心图像。针对各种不同类型的岩心图像，利

用图像法实现对岩心颗粒的准确自动分割和判别，提高岩心粒度统计的准确性，

从而实现对岩心粒度的有效分类统计。图像法可以提高工程勘查工作的效率与准

确性，提高智能化作业水平，具有重要的意义。

本论文认真研究了针对岩心图像处理和识别的国内外科学研究成果以及石油

开发过程中的岩心图像的特点，研究了针对岩心图像特点的处理和识别算法，设

计并开发了岩心图像自动识别及粒度统计分类软件。

本文的研究工作主要围绕岩围心图像分割的准确性以及岩心粒度的自动统计

分类两个核心问题展开研究。基于岩心图像的特点，首先对岩心图像进行模型转

换或者灰度转换、小波阈值去噪等预处理；为了保存岩心图像的彩色信息以及获

得较为准确的岩心分割结果，采用 HSV 彩色模型中的 V分量对岩心图像进行图像

分割；最后设计并开发了岩心图像自动识别和粒度分类图像处理软件，具有岩心

图像获取、图像预处理、图像特征提取与图像识别分类等功能。选用聚苯乙烯标

准颗粒以及岩心图像进行对软件粒度统计测试，结果表明识别准确率较高，统计

结果准确。本文提出的算法获得了较好的图像分割结果及较为准确的粒度统计分

类结果，实现了对岩心图像的有效自动化处理。

关键词：岩心图像图像分割图像识别粒度统计岩心分类

ABSTRACT

Because of the development of science and technology in national economic life

and industrial production, Image Processing technologies have been getting attractive in

many fields. In engineering investigation, core recognition is an important basic task in

geological exploration since accurate litho logical identification can provide a reliable

basis for further exploration and exploitation. Traditional methods are subjective and

inefficient with low automation due to artificial gauge and laboratory analysis. Live

real-time scanning of cores to acquire high fidelity images of the physical appearances

for precise auto recognition of rock properties is of great significance in improving

investigation efficiency, increasing analysis accuracy and intelligent operation level.

The present content-based intelligent image recognition technologies face many

challenges both in core images processing and reorganization. Based on the correlative

domestic and international research findings as well as the characteristics and

requirements in engineering exploration of core images, this paper studies appropriate

image analysis and recognition algorithms to design and implement a core image

automatic recognition system.

The focus of paper is mainly put on the algorithm for core images segmentation

and the classification of rocks. Meanwhile, images are grayed or change RGB model to

HSV model.Wavelet threshold is used to remove noises for preprocessing, considering

the characteristics of core images. Gray scale image segmentation is difficult to

effectively identify the edge information of the particles and background which the gray

value are similar and likely to cause over-segmentation. Based on color information V

component of HSV model, correcting segmentation results in a more complicated

background can be realized. The algorithm success to split out the particles and the

background leads to a more accurate particle distribution.

Based on the studies of above mentioned algorithms, a core image automatic

recognition and particle distribution software system is designed and implemented,

which is functional in image acquisition, image preprocessing, and image

classification.Testing of core images has shown that the recognition rate is high.

KEY WORDS: core image, image segmentation, image recognition,

partical classification

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 .......................................................................................................... 1

1.1 课题的研究背景 ............................................................................................. 1

1.2 岩心粒度分析方法 ......................................................................................... 1

1.2.1 筛分法 .................................................................................................. 2

1.2.2 光透沉降法 .......................................................................................... 2

1.2.3 激光法 .................................................................................................. 2

1.2.4 图像法 .................................................................................................. 3

1.3 图像处理和识别技术的发展及应用 .............................................................. 3

1.3.1 图像处理技术的发展及应用 ............................................................... 4

1.3.2 图像识别技术的发展及应用 ............................................................... 4

1.4 岩心图像处理和识别技术的发展及应用 ...................................................... 5

1.4.1 岩心图像处理技术的发展及应用 ....................................................... 6

1.4.2 岩心图像识别技术的发展及应用 ....................................................... 6

1.5 岩心图像样本 ................................................................................................ 8

1.6 论文的研究内容和主要工作 ......................................................................... 9

第二章岩心图像处理和识别理论及其算法研究................................................... 11

2.1 算法及软件开发环境 .................................................................................. 11

2.2 岩心图像预处理 .......................................................................................... 11

2.2.1 图像去噪 ........................................................................................... 12

2.2.2 图像二值化 ....................................................................................... 13

2.3 岩心图像粒度统计 ...................................................................................... 14

2.3.1 岩心图像粒度表征............................................................................ 14

2.3.2 岩心图像粒度参数............................................................................ 15

2.3.3 岩心粒度分类 ................................................................................... 16

2.3.4 岩心粒度定名 ................................................................................... 16

2.3.5 岩心粒度统计图 ............................................................................... 17

2.4 本章小结...................................................................................................... 18

第三章岩心图像分割算法 ..................................................................................... 19

3.1 图像分割定义 ............................................................................................... 19

3.2 图像灰度转换 ............................................................................................... 19

3.3 灰度图像分割算法 ....................................................................................... 20

3.3.1 阈值法 ................................................................................................ 20

3.3.2 区域法 ................................................................................................ 22

3.3.3 基于边缘的分割技术 ......................................................................... 23

3.4 彩色图像分割算法 ....................................................................................... 24

3.4.1 聚类算法 ............................................................................................ 25

3.4.2 彩色模型转换 .................................................................................... 27

3.5 基于 HSV 模型的岩心图像分割算法 .......................................................... 28

3.5.1 颜色空间的转换计算 ......................................................................... 29

3.5.2 HSV-V 分割算法 ............................................................................... 30

3.5.3 岩心图像分割结果............................................................................ 30

3.6 本章小结 ...................................................................................................... 34

第四章岩心图像处理软件开发 ............................................................................. 35

4.1 岩心图像处理软件系统流程 ........................................................................ 35

4.2 岩心图像处理软件界面 ............................................................................... 36

4.3 岩心图像处理软件功能 ............................................................................... 36

4.3.1 文件 ................................................................................................... 36

4.3.2 图像处理 ........................................................................................... 38

4.3.3 图像分析 ........................................................................................... 40

4.4 本章小结 ...................................................................................................... 42

第五章岩心图像处理软件实测结果 ................................................................... 43

5.1 标准颗粒测量结果 ....................................................................................... 43

5.2 岩心偏光显微镜图像粒径测量结果 ............................................................ 45

5.3 岩心扫描图像粒径测量结果 ........................................................................ 48

5.4 本章小结 ...................................................................................................... 50

第六章结论和展望 ................................................................................................. 51

6.1 结论 .............................................................................................................. 51

6.2 创新点 .......................................................................................................... 51

6.3 展望 .............................................................................................................. 51

附录一 .................................................................................................................. 53

附录二 .................................................................................................................. 55

附录三 .................................................................................................................. 60

参考文献 .................................................................................................................... 64

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ........................................... 68

后记 ........................................................................................................................ 69

第一章绪论

1.1 课题的研究背景

岩心是在石油钻探过程中，用特殊的取心钻具从地下取出的岩石样品，岩心

中的砾石、砂石等颗粒粒度数据可以作为油气盆中沉积环境分类和识别的标志，

分析其断面中的颗粒物构造和粒度分布可以了解含油构造的信息，对沉积环境的

研究具有重要意义[1]，从而促进石油化工业的发展。

如今获得岩心颗粒粒度信息的方法很多，其中图像法是研究岩石粒度信息的

最重要手段之一，该方法在岩石薄片分析和岩心扫描图像观察分析等方面得到了

广泛的应用并取得较好的成果。

图像是人们获得和交换咨询的重要方法，图像表现形式直观，内容简单、信

息量丰富的特点，因此图像作为一种信息的载体，与生活和工作密切联系着，从

而图像处理的应用领域也随之不断扩大。图像处理和识别在很多领域得到了广泛

应用：通信和电子商务、工业方面的检测、机器视觉、能源、地质、文化艺术等。

图像识别是利用计算机识别出图像目标并将其进行分类。图像分割是图像识别的

基础，图像分割结果的好坏直接影响到后续图像处理的结果，通过对岩心图像进

行图像分割，可以将图像的一个或多个性质相同的不同区域从背景中分离出来，

从而提取出其中的颗粒物，得到砾石、砂粒等颗粒的粒度分布信息[2]。

石油勘探中的岩心分析工序非常繁琐，通过测量重量、人工测量或者依靠经

验等多种手段才能得到岩心测量结果，这便造成岩心分析过程工作量大，耗时长

的缺点。岩心资料是可以反复利用的、保存完好的实物信息的资料，把钻探所获

取的岩心进行扫描、保存便可建立完善的岩心图像资料库，因此图像处理和识别

技术在岩心图像处理的应用中有着很大的研究和发展空间。并且随着数码技术的

发展，越来越多的岩心图像可以保存为彩色图像，这样可以更完整的保存岩心图

像的信息。本课题针对岩心图像的特点，提出相应的算法实现了对岩心图像从获

取到识别、分类、统计的自动化处理，这项工作对石油开发和地址研究有着重要

的意义。

1.2 岩心粒度分析方法

在地质学和岩石物理学中都需要对岩心构造和特性的描述进行研究，因为这

些描述可以用来解释岩相分析和沉积环境。岩心颗粒的形状、大小信息能够与岩

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摘要随着科学技术的不断发展，图像处理和识别技术在诸多行业中得到了广泛的应用。在石油勘查和开发过程中，准确的岩心识别和粒度统计结果可以为石油勘探和开发提供可靠有效的依据。传统的人工岩心识别和粒度统计方法或实验室分析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。岩心图像主要有以下几种：用扫描仪对岩心扫描获取的岩心图像，该图像可以保存完整的岩石样貌；制取岩心铸体薄片；利用偏光显微镜获取岩心图像。针对各种不同类型的岩心图像，利用图像法实现对岩心颗粒的准确自动分割和判别，提高岩心粒度统计的准确性，从而实现对岩心粒度的有效分类统计。图像法可以提高工程勘查工作的效率与准确性，提高智能化作业水平，具有重要的意...

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