融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法

文档序号:26087647发布日期:2021-07-30 17:55阅读:来源:国知局

技术特征:

1.融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述区域生长孔隙识别方法包括如下步骤:

s1:图像采集:在图像采集设备下,分别采集选定分析区域的背散射图像和二次电子图像;

s2:图像预处理:分别对背散射图像和二次电子图像进行灰度校正;

s3:孔隙识别:根据二次电子图像或背散射电子图像成像响应差异构建不同类型孔隙区域生长算法的停止生长模型;

s4:归并区块:通过步骤s3中建立的停止生长模型,在二维平面上分别判断各个像素点与周围像素点的连通性后归并区块。

2.如权利要求1所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述步骤s1中所述图像采集设备是扫描电镜;所述步骤s1中分析区域的背散射图像和二次电子图像在采集过程中除了图像类型不同,图像采集设备采集的其他参数与普通图像采集保持不变。

3.如权利要求1所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述步骤s2中图像灰度校正以典型石英、黄铁矿、粘土矿物、有机质、孔隙图像为参考值,对图像灰度进行矫正,去除因分析区域改变造成的亮度不一致性。

4.如权利要求1所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述步骤s3中不同类型孔隙为有机质、石英、粘土矿物孔隙;黄铁矿、硫酸钡等重金属元素矿物孔隙;黄铁矿、硫酸钡等重金属元素矿物孔隙表面有薄层有机质覆盖。

5.如权利要求1所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述步骤s3中有机质、石英、粘土矿物孔隙的区域生长算法的停止生长模型为:

etd<α1且bsed<α2

其中,etd为二次电子图像灰度值,bsed为背散射图像灰度值。

6.如权利要求1所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述步骤s3中黄铁矿、硫酸钡等重金属元素矿物孔隙的区域生长算法的停止生长模型为:

bsed-etd>β1且bsed<β2

其中,etd为二次电子图像灰度值,bsed为背散射图像灰度值。

7.如权利要求1所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述步骤s3中黄铁矿、硫酸钡等重金属元素矿物孔隙表面有薄层有机质覆盖时的区域生长算法的停止生长模型为:

bsed<γ1且etd-bsed>γ2

其中,etd为二次电子图像灰度值,bsed为背散射图像灰度值。

8.如权利要求5-7所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述α1≤20,α2≤20;β1≤70,β2≤180;γ1≤50,γ2≤70。

9.如权利要求1所述的融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,其特征在于,所述归并区块的具体方法为在二维平面上分别判断各个像素点与周围像素点的连通性;如果两个相邻像素点组分类型一致,则判断两个像素点连通,属于同一个归并区块。


技术总结
本发明公开了融合二次电子和背散射电子图像的区域生长孔隙识别方法,包括以下步骤,图像采集:分别采集选定分析区域的背散射图像和二次电子图像;图像预处理:分别对背散射图像和二次电子图像进行灰度校正;孔隙识别:根据二次电子图像和或背散射电子图像成像响应差异构建区域生长算法的停止生长模型;在二维平面上分别判断各个像素点与周围像素点的连通性,归并区块完成分析区域孔隙识别;通过构建区域生长算法停止生长的数学模型,提高区域生长算法孔隙识别的精度,实现了扫描电镜页岩孔隙的高精度识别,在区分孔隙和基质方面具有较好的效果,大大提高了区域生长算法识别孔隙的可行性,并能够取得较高的识别结果。

技术研发人员:郭伟;何法;王诗玉;雷湘湘;张昊天;刘茂鑫
受保护的技术使用者:宜宾学院
技术研发日:2021.05.27
技术公布日:2021.07.30
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