基于改进BP神经网络的岩心图像分割方法研究

• 作者: 孙有壮 张永安 李星宇 赵岩龙
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 BP神经网络 遗传算法 数字岩心
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机及新技术应用
• 页码范围: 114-120
• 页数: 7页
• 分类号: TE319
• 字数: 3281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2020.04.018

摘要

图像分割是提取岩心孔隙结构特征的重要基础,为解决传统图像分割方法对岩心图像分割精度不高的问题,利用遗传算法对传统BP神经网络图像分割方法进行优化,通过提取岩心图像领域特征,进一步对训练样本进行了修正.利用改进的BP神经网络岩心图像分割方法,分别从整体连通领域、局部领域和边缘领域3个方面对岩心图像进行分割.与ImageJ软件和传统BP神经网络的岩心图像分割结果对比表明,改进的BP神经网络能够自主学习岩心图像中的整体连通结构、局部领域结构以及边缘结构特征,实现了对岩心图像的智能化分割,提高了BP神经网络对岩心图像分割的准确度与速度.