[發(fā)明專利]一種基于圖像分割的巖屑熒光選樣方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010071812.0
• 申請日: 2020-01-21
• 公開（公告）號: CN111325805B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發(fā)明（設計）人: 李陽;張廷山;祝海華;徐宇軒;方銳;李甜;趙曉陽;黃蕾;周曉龍;劉寧;羅孝杰
• 申請（專利權）人: 西南石油大學
• 主分類號: G06T7/90
• 分類號: G06T7/90;G06T5/00;G06T7/136;G06T7/13;G06T7/62
• 代理公司: 成都時譽知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 51250
• 代理人: 何悅

1.一種基于圖像分割的巖屑熒光選樣方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，獲取巖屑的原始熒光照片，確定欲分析的熒光顏色；

步驟2，如果原始熒光照片的顏色單一，則將顏色單一的原始熒光照片灰度化處理后執(zhí)行步驟3，如果原始熒光照片中有多種顏色并且其中一種顏色是烴類熒光顯示的顏色，則執(zhí)行步驟4；

步驟3，對灰度化處理后的顏色單一的原始熒光照片使用全局自適應閾值處理方法，得到最優(yōu)閾值，執(zhí)行步驟5；

步驟4，將多種顏色的原始熒光照片的RGB模式轉(zhuǎn)換成HSV顏色模式，并對轉(zhuǎn)換成HSV顏色模式的原始熒光照片進行灰度化處理，對灰度化處理后的原始熒光照片使用顏色字典或者顏色過濾的方法來對目標顏色的范圍進行確定，執(zhí)行步驟5；

步驟5，進行二值化處理，其中二值化處理后照片中白色區(qū)域為熒光顯示顆粒的輪廓，執(zhí)行步驟6；

步驟6，對二值化圖片中的白色輪廓進行分析計算，包括計算每個輪廓的面積、面積百分比及輪廓的質(zhì)心；

步驟7，對步驟6中每個輪廓的面積進行從大到小排序，并設置最小面積閾值，過濾掉小于最小面積閾值的輪廓面積；

步驟8，對已經(jīng)篩選的輪廓的質(zhì)心進行實際坐標轉(zhuǎn)換，得到已經(jīng)篩選的輪廓質(zhì)心的實際坐標。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于圖像分割的巖屑熒光選樣方法，其特征在于，所述全局自適應閾值處理方法包括以下步驟：

步驟3.1,分析灰度化處理后的原始熒光照片的灰度級L，其中第i級像素為N_i個0＜N_i＜L-1，并計算熒光照片總像素點：

第i級像素出現(xiàn)的概率為：

步驟3.2，設置閾值k，將灰度化處理后的原始熒光照片的所有像素分為熒光顯示目標C₀和背景C₁兩類，C₀類的像素灰度級為0～k，C₁類的像素灰度級為k+1～L-1，并計算如下參數(shù)：

計算熒光照片的總平均灰度級：

C₀類的像素所占總面積的比例：

C₁類的像素所占總面積的比例：

ω₁＝1-ω₀

C₀類的像素的平均灰度級：

μ₀＝μ₀(k)/ω₀

C₁類的像素的平均灰度級：

μ₁＝μ₁(k)/ω₁

其中，

步驟3.3，計算熒光照片的最大類間方差：

δ²(k)＝ω₀(μ-μ₀)²+ω₁(μ-μ₁)²

分別計算不同k，0＜k＜L-1值下的類間方差δ²(k)的值，找出使得類間方差δ²(k)的值最大的k值，此時k為最優(yōu)閾值，若有多個k值使得類間方差δ²(k)值最大，求取多個k值的平均值即為最優(yōu)閾值。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于圖像分割的巖屑熒光選樣方法，其特征在于，所述步驟8中對已經(jīng)篩選的輪廓的質(zhì)心進行實際坐標轉(zhuǎn)換的具體步驟包括：

步驟8.1，測量熒光照片實際寬度為Wmm，長度為Lmm，照片像素寬度為w個像素點，像素長度為l個像素點；

步驟8.2，確定毫米坐標系的坐標原點，毫米坐標系的坐標原點在熒光照片中的像素坐標為(x’,y’)，

步驟8.3，根據(jù)坐標轉(zhuǎn)換公式對已經(jīng)篩選的輪廓的質(zhì)心進行實際坐標轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換坐標公式如下：

4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于圖像分割的巖屑熒光選樣方法，其特征在于，還包括步驟9，將“像素x”、“像素y”、“面積”、“面積百分比”，“X”及“Y”存入文本文檔中進行存儲。