[發(fā)明專利]一種基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910369622.4
• 申請日: 2019-05-06
• 公開（公告）號: CN110135311A
• 公開（公告）日: 2019-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 況昊;譚先鋒;王佳;達雪娟;吳越;肖燚;王鈞民;周潤馳
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶科技學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T17/00
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

1.一種基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別方法，其特征在于，所述基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別方法包括：

對采集的巖心圖像進行三維重建處理；獲取采集的巖心圖像根據(jù)待劃分巖心區(qū)域的孔隙尺寸與分布計算該巖心區(qū)域的最佳局部孔隙度模板尺寸；

修正孔隙度模板尺寸，接著，使用最佳模板尺寸計算待劃分巖心區(qū)域每個像素點對應的局部孔隙度；

計算待劃分巖心區(qū)域的孔隙度，并以該值為閾值，將局部孔隙度大于閾值的像素點劃分為一區(qū)，其余像素點歸為另一區(qū)；

劃分巖心區(qū)域后，根據(jù)各巖心區(qū)域的面積以及局部孔隙度分布范圍，判斷這些巖心區(qū)域是否還需要進行劃分；直到?jīng)]有巖心區(qū)域需要劃分；

以各巖心區(qū)域的孔隙度為依據(jù)，尋找各自的典型代表單元體，作為重建的訓練圖像，并計算這些巖心區(qū)域各自占整幅圖像的面積比；

對所有訓練圖像進行三維重建，包括：對所有訓練圖像按照顏色通道進行分離；對原彩色圖像像按照RGB顏色通道分離三張灰度圖像，分別記為R通道、G通道和B通道；計算每張灰度圖的預測誤差組，對每張灰度圖采用菱形預測方案獲取陰影點的預測值，跟原始像素值相減，獲得陰影點的預測誤差序列(eR1,eR2,...,eRN)，(eG1,eG2,...,eGN)，(eB1,eB2,...,eBN)，將三張灰度圖像陰影點的預測誤差組成預測誤差組en＝(eRn,eGn,eBn)；

計算每一個預測誤差組的局部復雜度LCi，找到預測誤差組的臨界值ρ，被替換的LSBs、壓縮后的位置圖，修改滿足LCi≤ρ的預測誤差組的映射嵌入訓練圖像照片；將嵌入后的三張灰度圖合并，得到三維重建彩色圖像；

對能夠反映三維結(jié)構(gòu)孔隙、吼道幾何特征的相關(guān)參數(shù)進行計算，并對計算結(jié)果中的面積比進行整合，獲取整個巖樣的孔隙特征。

2.如權(quán)利要求1所述的基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別方法，其特征在于，所述基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別方法具體包括以下步驟：

步驟一，通過巖心圖像采集模塊利用CT掃描儀采集巖心圖像數(shù)據(jù)；

步驟二，中央控制模塊通過圖像處理模塊利用圖像處理軟件對采集的圖像進行降噪濾波、增強處理；

步驟三，通過信息特征提取模塊利用提取程序?qū)Σ杉膱D像提取孔隙、孔喉、骨架的位置信息；

步驟四，通過三維重建模塊利用三維重建算法對采集的巖心圖像進行三維重建處理；通過模型構(gòu)建模塊利用三維軟件根據(jù)采集的圖像構(gòu)建巖心三維模型；

步驟五，通過標記模塊利用標記程序根據(jù)提取的信息標記巖心三維模型相應位置信息；

步驟六，通過模擬模塊利用模擬程序?qū)r心的滲透率進行模擬計算；

步驟七，通過顯示模塊利用顯示器顯示采集的巖心圖像、巖心提取信息、巖心三維模型數(shù)據(jù)信息。

3.如權(quán)利要求1所述基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別方法，其特征在于，所述最佳模板尺寸通過統(tǒng)計圖像在x、y方向上孔隙與背景弦長的大小，將它們的最大值之和作為計算局部孔隙度的最佳模板尺寸，以保證模板在遍歷圖像的過程中不會出現(xiàn)全為孔點或全為背景點的情況，從而更好的反映孔隙的分布情況。

4.如權(quán)利要求1所述基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別方法，其特征在于，利用巖心區(qū)域最佳模板，對待劃分巖心區(qū)域進行遍歷，遍歷過程中將計算得到的局部孔隙度值賦給模板中心位置的像素點，以此反映該像素點周圍的孔隙分布情況。

5.如權(quán)利要求1所述基于三維巖心掃描圖像的孔隙與孔喉識別方法，其特征在于，以待劃分巖心區(qū)域的整體孔隙度作為劃分閾值，根據(jù)該巖心區(qū)域每個像素點的局部孔隙度值與閾值的大小關(guān)系，對所有像素點進行分類，局部孔隙度值大于閾值的像素點共同構(gòu)成一個巖心區(qū)域，其余的像素點構(gòu)成劃分后的另一巖心區(qū)域。