基于岩石薄片偏光序列图的颗粒成分分析

• 作者: 何小海 杨宗瑞 滕奇志 王睿 赵启明
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 颗粒识别 正交偏光序列图像 Sobel变换 灰度共生矩阵 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 电磁场与微波
• 页码范围: 285-290
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201502.0285

摘要

石英和长石的识别对储集层研究具有重要意义。传统的矿物成分分析主要依靠人机交互式识别，工作量大且效率低，针对上述问题，提出一种利用岩石颗粒在正交偏光镜下的纹理特征进行识别的方法。首先用Sobel算子提取样本图像的梯度信息，计算每个样本梯度图像的灰度共生矩阵的能量和相关性，利用能量和相关性为目标特征参数组建石英、长石特征参数样本库。应用人工神经网络(ANN)分类方法进行训练，基于训练的结果，计算待识别颗粒的特征参数并分类。最后利用偏光序列图进行决策，得出最终识别结果。实验结果表明，此识别方法对石英和长石有较好的识别效果，识别率达85%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院图像信息研究所	395	2334	21.0	30.0
2	滕奇志	四川大学电子信息学院图像信息研究所	198	900	14.0	21.0
3	赵启明	四川大学电子信息学院图像信息研究所	1	3	1.0	1.0
4	王睿	中石油新疆油田分公司实验检测研究院	3	3	1.0	1.0
5	杨宗瑞	四川大学电子信息学院图像信息研究所	1	3	1.0	1.0