[发明专利]一种砂岩薄片显微图像的自动分割方法

权利要求书

1.一种砂岩显微薄片图像的自动分割方法，其特征在于包括以下步骤：

1)读取砂岩正交偏光显微薄片图像，采用超像素分割技术将其预分割为图像块；

2)基于正交偏光显微薄片图像，提取图像块颜色特征和纹理特征；

3)读取砂岩单偏光显微薄片图像，采用边界检测技术提取图像边界；结合预分割图像块，提取图像块边界特征；

4)基于砂岩颗粒样本数据集训练支持向量机分类器；

5)使用训练过的分类器，计算每个图像块属于石英、长石、岩屑的概率；通过预设阈值确定图像块类别，高于阈值的图像块标注类型，其余图像块不标注类型；

6)根据图像块的颜色特征和纹理特征构造相似矩阵，使用标签传播算法为步骤5)未标注类型的图像块标注类型；

7)将类型相同、边界特征小于阈值的相邻图像块进行合并，形成完整的矿物颗粒。

2.根据权利要求1所述的砂岩显微薄片的自动分割方法，其特征在于，上述步骤1)的处理过程是：首先读入砂岩正交偏光显微图像，将图像分成K个正方形区域，每个区域视为一个初始聚类；然后根据像素颜色特征和坐标值，迭代地计算其属聚类；迭代终止后，每个像素点构成的聚类即为一个图像块。

将图像分成K个正方形区域的方法如下：令图像包含的像素数目为N，沿图像x轴和y轴两个方向以为间隔，将图像均匀划分为K个正方形区域(初始聚类)。

计算每个像素所属聚类的方法如下：根据K个初始聚类，计算每个聚类的中心{c_k}_k∈[1,K]，并以c_k为中心搜索其周围2H×2H范围内的所有像素的集合PS；对PS内每个像素点i，计算其距离中心c_k的距离，如果该距离小于上次迭代的距离则更新该距离，并设置该像素点所属聚类为k；对所有聚类中心迭代一次后，重新计算每个聚类中心以及新旧聚类中心的欧氏距离，如果距离小于预设阈值则停止算法，否则进入下一次迭代。

上述计算两个像素点i和c_k之间距离的方法如下：

其中r_c、g_c和b_c为c_k的RGB颜色特征值，x_c和y_c为c_k的x轴和y轴坐标；r_i、g_i和b_i为像素点i的RGB颜色特征值，x_i和y_i为像素点i的x轴和y轴坐标，m优选为8。

3.根据权利要求2所述的砂岩显微薄片的自动分割方法，其特征在于，上述步骤2)中计算图像块颜色特征的处理过程是：首先将图像块转换为灰度图像，计算基于直方图的颜色特征hist，以及基于统计的特征，包括：均值Mean、方差Variance、中值Median、众数Mode及平均绝对偏差MAD五项统计指标。

基于直方图的颜色特征hist计算方法如下：将0～255灰度分为16个级别(每个级别包含16个灰度)，计算图像块内每个灰度级别所包含的像素数目{cnt₁,cnt₂,...,cnt₁₆}，并将该向量归一化得到hist＝{hist₁,hist₂,...,hist₁₆}；

基于统计的特征计算公式如下，其中N代表图像块中包含的像素数目，I_p为像素p的灰度值：

Median＝mid(I₁,I₂,…,I_N)，其中mid()是中值函数

通过上述计算，每个图像块的颜色特征为20维的特征向量。