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基于灰度统计特征的岩屑岩性最优描述方法研究

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引言

§0.1课题的引入和来源

§0.2本论文的主要工作及安排

第一章基于灰度统计特征的主要纹理特征提取方法

§1.1纹理特征提取

§1.2RGB坐标系统和HSI坐标系统

§1.3几种直方图方法

§1.3.1灰度直方图

§1.3.2灰度水平差分直方图

§1.3.3和差直方图

§1.4灰度共生矩阵

§1.4.1基本原理

§1.4.2灰度共生矩阵的特点

§1.4.3特征参数

第二章图像采集硬件参数确定和岩屑样品选取

§2.1图像采集硬件系统参数确定方案

§2.2图像采集系统的照明条件的确定

§2.2.1照明光源的确定

§2.2.2天空光照明条件下岩屑图像分析初探

§2.2.3光源位置的确定

§2.2.4优化照明条件下岩屑图像分析初探

§2.3系统优化和分辨率的确定

§2.4岩屑样品的选取及其预处理

第三章不同直方图的岩屑样品的特征对比分析

§3.1岩屑实验样品及其预处理

§3.2和差直方图方法的特征提取流程及关键参数选取

§3.2.1基于和差直方图方法的岩屑特征提取流程

§3.2.2和差直方图方法中方向和距离的选取

§3.3不同直方图方法对岩屑样品特征提取结果比较

§3.4基于和差直方图的岩屑岩性描述方法

§3.4.1岩屑实验样品及其预处理

§3.4.2运用贝叶斯分类器进行分类的结果

§3.5结论

第四章基于灰度共生矩阵的岩屑特征描述方法研究

§4.1岩屑实验样品

§4.2灰度共生矩阵方法中方向和距离的选取

§4.3适合于岩屑岩性描述的特征量的选取

§4.4运用贝叶斯分类器进行分类的结果

§4.5与和差直方图方法的分类结果比较

第五章总结与展望

§5.1本论文工作总结

§5.2工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间参加的工作

学术论文情况

致谢

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摘要

由于PDC(Polycrystalline Diamond Compact)钻头的推广使用导致岩屑非常细小,岩性用肉眼识别十分困难,传统的岩屑录井方法已不再适用。然而岩性的识别是地质描述必不可少的关键性参数,因此迫切需要寻求一种新手段、新方法来判断岩屑的岩性。数字图像处理技术是一个跨学科的前沿技术,具有再现性好、处理精度高、适用面广、灵活性高等优点,随着各个应用学科的发展,它逐渐形成了自己的独立的学科体系,呈现出强大的生命力。它广泛应用于生物医学、遥感、气象、林业、农业等方面。但是应用于石油行业特别是岩屑录井方面却极少。基于目前PDC钻头条件下岩屑描述的重要性和困难性,以及数字图像处理技术的种种优势,本论文主要以数字图像处理技术中的纹理特征提取方法中的灰度统计方法为基础,对岩屑岩性描述的方法进行了研究,为本实验室即将开发的岩屑描述仪提供了技术支持,希望能为目前岩屑录井中存在的问题提供一种方法。 论文主要由四部分组成。引言和第一章为第一部分,主要介绍了目前岩屑录井所面临的困难、国内外对录井问题所提出的解决方案以及基于灰度统计特征的几种重要的纹理特征提取方法。 作为论文的第二部分,第二章主要介绍了岩屑图像采集系统的参数的确定。对照明条件的优化,先从常见光源天空光和白炽灯入手,对比了两种光源条件下的灰度直方图及其它们的六种数学统计量,得出所选光源必须是与天空光相近的稳定光源,最后色温为6700 K的环形节能灯成为了首选,并建立了一套实验室用的样品拍摄装置。通过不同光源位置下的岩屑图片的分析,确定了最佳光源位置。在此基础上,对岩屑图片的分辨率进行了评估。通过比较分析,得出适合图像分析的分辨率为每毫米不低于256个像素,并确定了获得该分辨率的硬件方案,即以佳能EOS 20D型照相机与佳能MP-E型微距镜头(65mm t2.8 1.5X)来实现。经过实验验证,以该方案建立的岩屑拍摄系统所拍摄的岩屑图片纹理清晰,符合纹理特征提取的要求。第三章和第四章构成了文章的第三部分。该部分主要是确定基于灰度统计特征的岩屑岩性最优描述方法——和差直方图。论文首先应用了基于灰度的统计方法中的三种直方图方法(灰度直方图、灰度水平差分直方图和和差直方图)对岩屑样品进行纹理特征提取。对比分析的结果表明,和差直方图方法对于岩屑的分类帮助较大,优于灰度直方图和水平差分直方图方法。运用和差直方图方法并结合贝叶斯分类器对岩屑样品进行分类,通过204个样本训练后,对102个样本进行测试的结果表明,该方法对泥岩和砂岩的识别率都很高,泥岩的平均识别率为100﹪,砂岩的平均识别率为98.70﹪。接着运用纹理特征提取中经典而成熟的方法--灰度共生矩阵方法,对岩屑样品进行特征提取并结合贝叶斯分类器对岩屑样品(训练样本数为204,测试样本数为102)进行分类,并与和差直方图方法的分类结果进行了比较。结果表明,灰度共生矩阵方法同样适用于岩屑样品的分类,分类识别的结果分别为泥岩的识别率为99.35﹪,砂岩的识别率为97.71﹪。但是,考虑到和差直方图方法在存储空间和运算速度等方面,明显优于灰度共生矩阵的方法,因此可以确定基于灰度统计特征的纹理特征提取方法中岩屑岩性的最佳描述方法为和差直方图方法。 作为论文的最后一部分,第五章在对论文工作进行总结的基础上,从图像采集系统、实验样品、实验方法和编程工具等四个方面提出了进一步努力的方向。 总之,本论文通过实验的尝试和探索,认为和差直方图方法有望成为岩屑岩性描述的最佳方法。

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