计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(8) :2464-2468.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.08.038

岩石铸体薄片图像的颗粒分割研究

Research on Particle Segmentation of Rock Cast Slice Image

刘斌 唐为东
计算机与数字工程2024,Vol.52Issue(8) :2464-2468.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2024.08.038
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岩石铸体薄片图像的颗粒分割研究

Research on Particle Segmentation of Rock Cast Slice Image

刘斌 1唐为东1
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作者信息

  • 1. 东北石油大学电气信息工程学院 大庆 163319
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摘要

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.

Abstract

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.

关键词

岩石铸体薄片图像/U-Net/RCF/岩石颗粒分割

Key words

rock cast slice image/U-Net/RCF/rock particle segmentation

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基金项目

黑龙江省自然科学基金优秀青年项目(YQ2019D001)

黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(SJQHB201901)

中国石油科技创新基金项目(2021DQ02-1103)

出版年

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
参考文献量1
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