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岩石铸体薄片图像的颗粒分割研究

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岩石粒度分析是岩石薄片图像分析中的重要工作。为解决传统阈值方法对岩石薄片图像中细碎岩石颗粒区域分割效果不佳的问题,提出一种基于深度学习的岩石薄片图像分割方案。首先,使用U-Net对图像中铸体部分进行提取。然后,使用RCF网络获得岩石颗粒边缘。最后,利用颗粒边缘和铸体区域信息完成对颗粒的分割。实验结果表明,相比于阈值分割方法,该方法在细碎岩石颗粒区域分割表现更好,同时在岩石颗粒边缘处分割精度更高。
Research on Particle Segmentation of Rock Cast Slice Image
Rock particle size analysis is an important work in rock slice image analysis.In order to solve the problem of poor segmentation effect of fine rock particles in rock slice image by traditional threshold method,a rock slice image segmentation scheme based on deep learning is proposed.Firstly,U-Net is used to extract the cast area in the image.Then,the RCF network is used to obtain the edge of rock particles.Finally,the particles edge and cast area information are used to segment the particles.The experimental results show that compared with the threshold segmentation method,this method performs better in the segmentation of fine rock particles,and has higher segmentation accuracy at the edge of rock particles.

rock cast slice imageU-NetRCFrock particle segmentation

刘斌、唐为东

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东北石油大学电气信息工程学院 大庆 163319

岩石铸体薄片图像 U-Net RCF 岩石颗粒分割

黑龙江省自然科学基金优秀青年项目黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目中国石油科技创新基金项目

YQ2019D001SJQHB2019012021DQ02-1103

2024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2024.52(8)