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由于CT序列图受到成像物体和设备精度影响,传统的CT序列图分割方法需要大量的图像运算,提取的裂缝容易受到噪声的影响。对此,将CT序列图看作一个连续变化的视频序列,使用光流神经网络模型进行帧间变化检测,通过区域聚类和光流阈值实现目标的分割。实验结果表明,该方法很好地解决了岩心CT序列图的裂缝分割,并提高了分割的自动化水平。