【摘 要】
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砂岩图像中矿物的分割在油气地质学研究中具有重要指导意义,通过对砂岩图像的分割并识别每个颗粒的类别,实现矿物组成成分的分析,而准确地分析矿物组成成分是油气储集层勘探的重要环节。目前砂岩SEM图像的分割主要依靠人工进行,随着砂岩图像样本的增加,消耗了大量的人力和时间,而且每个专业人员的经验不同会导致图像分割结果各不相同。机器学习的引入实现了砂岩SEM图像的自动化分割,避免了人工操作的偶然性,有效地提高
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“致密油储层孔隙结构跨尺度多源融合及重构（51774090）”； 黑龙江省博士后科研启动金资助项目“基于多源图像语义特征的致密砂岩孔隙表征方法研究（LBH-Q20080）”；
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砂岩图像中矿物的分割在油气地质学研究中具有重要指导意义,通过对砂岩图像的分割并识别每个颗粒的类别,实现矿物组成成分的分析,而准确地分析矿物组成成分是油气储集层勘探的重要环节。目前砂岩SEM图像的分割主要依靠人工进行,随着砂岩图像样本的增加,消耗了大量的人力和时间,而且每个专业人员的经验不同会导致图像分割结果各不相同。机器学习的引入实现了砂岩SEM图像的自动化分割,避免了人工操作的偶然性,有效地提高了分割效率。本文以构建深度核模型、多尺度的图像特征提取为基础,深入研究了砂岩SEM图像的分割方法,主要内容如下:1.提出了一种基于多尺度方法的深度核学习（Multi-scale Deep Kernel Learning,MS-DKL）。该方法将多尺度的图像数据集映射的核矩阵进行加权融合,然后将融合后的核矩阵进行深层结构的映射。MS-DKL不仅仅能够通过深层映射得到抽象的语义特征,还可以通过多尺度的图像特征融合得到不同尺度图像的细节特征,增添了特征数据的丰富性,提高了特征的质量,可以学习到特征之间更“正确的”相似度,提高了模型的非线性处理能力,进而提高了基于深度核模型的分类准确率。在针对花卉数据集以及COIL-20数据集的分类问题时,相比于传统多层深度核,本文提出的MS-DKL方法的分类准确率分别高出1.9%和2.5%。2.砂岩SEM图像中多尺度的超像素特征提取。为了对砂岩SEM图像进行准确地分割,首先,采用中值滤波和直方图正规化对砂岩图像进行预处理;然后,采用超像素SLIC算法对预处理后的图像进行预分割,形成超像素样本;接下来,通过对超像素进行基于高斯滤波的上采样与下采样,形成不同尺度的图像;最后,根据砂岩SEM图像中各个矿物之间的差异,对不同尺度的超像素提取了颜色特征、边缘特征、纹理特征以及形状特征等,为下一步超像素的分类做准备。3.砂岩SEM图像中矿物分割流程的研究。首先,对砂岩SEM图像进行SLIC超像素预分割,并对图像中的超像素进行切割,形成超像素样本;然后,提取多尺度的超像素特征,并将提取的特征进行拼接,作为分类器的输入向量;接下来,采用构建的MS-DKL模型对超像素进行分类,输出为矿物的类别,在砂岩超像素图像中对相同类别的超像素采用相同的颜色进行标注;最后,采用K-means聚类算法对分类后的超像素图像进行区域合并,从而完成对砂岩SEM图像中矿物的分割。
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