[发明专利]一种基于图像分割的岩屑荧光选样方法

权利要求书

1.一种基于图像分割的岩屑荧光选样方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取岩屑的原始荧光照片，确定欲分析的荧光颜色；

步骤2，如果原始荧光照片的颜色单一，则将颜色单一的原始荧光照片灰度化处理后执行步骤3，如果原始荧光照片中有多种颜色并且其中一种颜色是烃类荧光显示的颜色，则执行步骤4；

步骤3，对灰度化处理后的颜色单一的原始荧光照片使用全局自适应阈值处理方法，得到最优阈值，执行步骤5；

步骤4，将多种颜色的原始荧光照片的RGB模式转换成HSV颜色模式，并对转换成HSV颜色模式的原始荧光照片进行灰度化处理，对灰度化处理后的原始荧光照片使用颜色字典或者颜色过滤的方法来对目标颜色的范围进行确定，执行步骤5；

步骤5，进行二值化处理，其中二值化处理后照片中白色区域为荧光显示颗粒的轮廓，执行步骤6；

步骤6，对二值化图片中的白色轮廓进行分析计算，包括计算每个轮廓的面积、面积百分比及轮廓的质心；

步骤7，对步骤6中每个轮廓的面积进行从大到小排序，并设置最小面积阈值，过滤掉小于最小面积阈值的轮廓面积；

步骤8，对已经筛选的轮廓的质心进行实际坐标转换，得到已经筛选的轮廓质心的实际坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的岩屑荧光选样方法，其特征在于，所述全局自适应阈值处理方法包括以下步骤：

步骤3.1,分析灰度化处理后的原始荧光照片的灰度级L，其中第i级像素为N_i个0＜N_i＜L-1，并计算荧光照片总像素点：

第i级像素出现的概率为：

步骤3.2，设置阈值k，将灰度化处理后的原始荧光照片的所有像素分为荧光显示目标C₀和背景C₁两类，C₀类的像素灰度级为0～k，C₁类的像素灰度级为k+1～L-1，并计算如下参数：

计算荧光照片的总平均灰度级：

C₀类的像素所占总面积的比例：

C₁类的像素所占总面积的比例：

ω₁＝1-ω₀

C₀类的像素的平均灰度级：

μ₀＝μ₀(k)/ω₀

C₁类的像素的平均灰度级：

μ₁＝μ₁(k)/ω₁

其中，

步骤3.3，计算荧光照片的最大类间方差：

δ²(k)＝ω₀(μ-μ₀)²+ω₁(μ-μ₁)²

分别计算不同k，0＜k＜L-1值下的类间方差δ²(k)的值，找出使得类间方差δ²(k)的值最大的k值，此时k为最优阈值，若有多个k值使得类间方差δ²(k)值最大，求取多个k值的平均值即为最优阈值。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的岩屑荧光选样方法，其特征在于，所述步骤8中对已经筛选的轮廓的质心进行实际坐标转换的具体步骤包括：

步骤8.1，测量荧光照片实际宽度为Wmm，长度为Lmm，照片像素宽度为w个像素点，像素长度为l个像素点；

步骤8.2，确定毫米坐标系的坐标原点，毫米坐标系的坐标原点在荧光照片中的像素坐标为(x’,y’)，

步骤8.3，根据坐标转换公式对已经筛选的轮廓的质心进行实际坐标转换，转换坐标公式如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于图像分割的岩屑荧光选样方法，其特征在于，还包括步骤9，将“像素x”、“像素y”、“面积”、“面积百分比”，“X”及“Y”存入文本文档中进行存储。