【摘 要】
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随着图像分割技术的发展,各领域各学科提出很多高效的分割算法.在地质勘测方面,图像分割技术主要应用于遥感图像的地质信息提取、地质曲面重建、岩土图像分割、煤岩特征提取
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随着图像分割技术的发展,各领域各学科提出很多高效的分割算法.在地质勘测方面,图像分割技术主要应用于遥感图像的地质信息提取、地质曲面重建、岩土图像分割、煤岩特征提取等.基于已有的研究基础,本文将图像分割技术初次使用在铁路勘测的钻孔测井图像分割中,利用图像分割技术我们可以将木框中照片式的钻孔样本还原成概念中的柱状图,可视化的柱状图能更好的反映钻孔点上的地质结构,能更清晰的表现出每个钻孔的真实情况.钻孔图像的分割主要包括图像的预处理、钻孔测井岩石或土壤的分割、钻孔测井岩石或土壤碎片的提取等步骤.有效的钻孔碎片分割提取是钻孔碎片拼接还原成概念中的柱状图的先决条件.为了保证钻孔图像分割的效果和准确度,本文先将原始图像进行高斯滤波平滑处理,经过预处理的图片作为边缘检测的输入图像.由于本文边缘检测方法为Canny算子,而该算子在进行边缘检测时需要双阈值,因而针对复杂环境下采集的钻孔测井岩石或土壤照片,本文采用Kmeans与最大类间方差对彩色图像进行粗略分割,提取分割双阈值,然后再利用提取的双阈值进行Canny边缘检测得到分割轮廓并提取轮廓进行碎片剪裁.
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