• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于正交偏光序列消光特征的巖石薄片顆粒分割與孔隙提取

      2020-06-05 07:00:58高世臣
      巖石礦物學(xué)雜志 2020年1期
      關(guān)鍵詞:消光偏光薄片

      張 欣,張 棟,楊 倬,高世臣,張 艷

      (1. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 數(shù)理學(xué)院,北京 100083; 2. 中國(guó)石油長(zhǎng)慶油田分公司 勘探開發(fā)研究院,陜西 西安 710018;3. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 地球物理與信息技術(shù)學(xué)院,北京 100083)

      利用巖石薄片進(jìn)行鏡下巖石顆粒特征分析、巖石成分鑒定、孔隙類型識(shí)別及其發(fā)育程度的表征是復(fù)雜巖性油氣藏沉積特征、成巖作用以及儲(chǔ)層綜合評(píng)價(jià)等研究工作中極其重要的技術(shù)手段(Moorhouse,1986; 林培英,2005)。近年來(lái)隨著巖性油氣藏勘探開發(fā)工作的深入發(fā)展,大量的取心資料一方面需要快速地完成鑒定分析工作,另一方面沉積、成巖極為復(fù)雜的致密儲(chǔ)層評(píng)價(jià)對(duì)巖石薄片鑒定在定量化、精確化方面又提出了更高的要求(張厚福等,2008; 李富恒等,2009)。傳統(tǒng)的巖石薄片鑒定通常是專業(yè)人員交互式的手工操作進(jìn)行識(shí)別和統(tǒng)計(jì),以定性-半定量為主,且耗時(shí)較多。自20世紀(jì)60年代至今,數(shù)字圖像處理領(lǐng)域一直在發(fā)展與推進(jìn),已在醫(yī)學(xué)和空間項(xiàng)目的基礎(chǔ)上用于更廣泛的范圍,并且在地質(zhì)領(lǐng)域的巖相學(xué)問(wèn)題、油氣勘探與預(yù)測(cè)、油氣儲(chǔ)量計(jì)算等方面也發(fā)揮了重要作用,早在1993年的油氣開發(fā)領(lǐng)域中便已得到應(yīng)用。利用巖石切面或者巖石薄片的圖像分析,進(jìn)而獲取巖石參數(shù)或進(jìn)行巖石特征推斷也進(jìn)一步促進(jìn)了數(shù)字圖像處理技術(shù)在地質(zhì)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。數(shù)字圖像處理技術(shù)的引入使得巖石礦物的鏡下鑒定和分析在一定程度上得以簡(jiǎn)化,工作效率也大為提高(吳擁等,2013; Chauhanetal., 2016)。但是巖性油氣藏致密儲(chǔ)層的成巖極為復(fù)雜,通常壓實(shí)作用很強(qiáng),膠結(jié)作用嚴(yán)重,原生巖石顆粒之間接觸緊密、邊緣模糊,而后期溶蝕作用的改造使得部分巖石顆粒輪廓模糊,與孔隙之間的邊緣變得復(fù)雜。巖石顆粒溶蝕殘余、孔隙內(nèi)的自生填隙物等在鏡下薄片圖像中形成較多的噪聲點(diǎn),而傳統(tǒng)的邊緣提取算子、閾值分割技術(shù)大多利用灰度信息及鄰域信息進(jìn)行邊緣提取,在面對(duì)高信息量、高復(fù)雜度的數(shù)據(jù)時(shí)具有局限性,巖石顆粒分割和孔隙提取效果較差。本文提出了一種新的巖石薄片圖像采集和數(shù)字化處理分析方法,以期改善巖性油氣藏復(fù)雜儲(chǔ)層巖石薄片顆粒分割和孔隙提取效果,提高復(fù)雜巖石薄片的鑒定效率和可靠性。

      1 角度域正交偏光序列圖采集方法

      巖石薄片的制作通常是將垂直巖石層理方向的小塊巖樣磨制成厚度約0.03 mm的薄片,固定于載玻片上,并覆蓋蓋玻片。通過(guò)光學(xué)顯微鏡觀察可鑒定分析巖石薄片中的礦物、孔隙等特征(葉潤(rùn)青等,2011; Freezetal., 2012)。在單偏光下觀察時(shí),光線通過(guò)位于載物臺(tái)下的下偏光鏡,射入薄片樣品的平面偏光為單一振動(dòng)方向,多數(shù)透明礦物顆粒無(wú)明顯的顏色顯示,巖石顆粒之間的邊緣特征不顯著;如果增加位于物鏡之上的上偏光鏡,在正交偏光觀測(cè)模式下,巖石礦物顆粒顯示出明顯的光學(xué)特征差異,例如礦物顆粒的干涉色、紋理特征、顆粒邊緣凸起差異等。從晶體光學(xué)原理分析,這種差異性取決于礦物的成分、顆粒方位等因素,通過(guò)旋轉(zhuǎn)載物臺(tái),連續(xù)改變巖石礦物顆粒光率體方位與正交光之間的夾角,可以跟蹤巖石顆粒的消光變化特征,進(jìn)而綜合多角度位置上的特征判別顆粒邊緣及其礦物成分,以提高巖石薄片的鑒定可靠性。通過(guò)與顯微鏡連接的照相機(jī)進(jìn)行多角度正交偏光的巖石薄片圖像采集,進(jìn)而采用圖像數(shù)字化處理技術(shù)進(jìn)行巖石顆粒分割、粒度分析、礦物成分鑒定和孔隙提取等儲(chǔ)層特征綜合研究工作。

      測(cè)試巖石樣品為鄂爾多斯盆地某區(qū)長(zhǎng)6段砂巖薄片,前期人工鑒定主要巖石顆粒成分有石英(26.43%)、長(zhǎng)石(44.31%)及巖屑(29.26%),面孔率24.20%。采取連續(xù)偏光圖像采集的方法,以10°為間隔連續(xù)旋轉(zhuǎn)載物臺(tái),進(jìn)行360°圖像采集,共得到36張正交偏光序列圖像,根據(jù)礦物在正交光鏡下的消光機(jī)理可知,消光周期為90°(Moorhouse,1986; 林培英,2005),因此36張圖像為4個(gè)完整的消光周期(圖1)。圖像采集過(guò)程中,顯微鏡放大倍數(shù)為4倍,通過(guò)圖像角度方位校正對(duì)齊處理,獲取的圖像像素為1 000×1 000的圓形視域。

      2 巖石礦物顆粒角度域消光特征分析

      選取典型的石英、長(zhǎng)石、火山碎屑、孔隙各2塊,對(duì)目標(biāo)顆粒0°~360°偏光角度范圍內(nèi)的同一視域進(jìn)行標(biāo)定,視域中心點(diǎn)位置坐標(biāo)對(duì)應(yīng)圖1中20°偏光圖中的標(biāo)注點(diǎn)。計(jì)算各偏光角度的視域內(nèi)灰度均值,形成礦物的角度域灰度特征曲線,統(tǒng)一曲線的初始相位,繪制3種類型礦物灰度的角度域特征圖譜(如圖2a所示),并進(jìn)一步對(duì)礦物顆粒圖像R、G、B三通道特征在角度域的變化特征進(jìn)行分析(圖2b~2e)。

      圖 1 正交偏光顯微鏡下0°~90°周期內(nèi)巖石薄片序列圖Fig. 1 Multi-angle (0°~90°) microscopic images of thin section (crossed nicols)Q—石英; F—長(zhǎng)石; V—火山碎屑; P—孔隙Q—quartz; F—feldspar; V—volcanic debris; P—pore

      顆?;叶却嬖诮嵌扔虻闹芷谛宰兓乙?0°為一個(gè)消光周期,周期的角度域信息完整表達(dá)了不同礦物顆粒的特征。對(duì)目標(biāo)薄片的3種礦物顆粒多次選擇并統(tǒng)計(jì),普遍情況下,長(zhǎng)石顆粒的灰度值低于石英顆粒,即鏡下光度較大,巖石顆?;叶戎迪鄬?duì)大小順序?yàn)椋菏?長(zhǎng)石>火山碎屑,石英曲線的峰值主要分布在200~255之間,長(zhǎng)石曲線的峰值主要分布在75~150之間,火山碎屑的灰度最低,其峰值主要分布在25~65之間。除不同類型顆粒間灰度差異外,顆粒R、G、B通道值存在明顯不同的相互關(guān)系。石英顆粒的R通道峰值相比于G、B兩通道明顯較低,G、B通道峰值接近但B通道振幅略?。婚L(zhǎng)石與火山碎屑的三通道值差距較大,由高到低按照B、G、R依次排列,其中長(zhǎng)石顆粒的G、R通道差異大,而火山碎屑的B、G通道差異大。巖石顆粒R、G、B三通道特征顯示了不同礦物顆粒色調(diào)的差異,而對(duì)于同一顆粒而言,隨著消光角度的變化,其光度呈現(xiàn)有規(guī)律的明暗變化,但其色調(diào)始終是保持不變的。巖石顆粒正交偏光鏡下特征在角度域的變化、不同巖石顆粒變化特征的差異性是進(jìn)行巖石薄片數(shù)字化鑒定分析的基礎(chǔ)。

      3 正交偏光圖像巖石顆粒分割和孔隙提取

      3.1 常規(guī)方法提取巖石顆粒邊緣

      巖石薄片序列圖中巖石顆粒表面紋理復(fù)雜,顆粒內(nèi)部以及邊緣附近的噪點(diǎn)較多,嚴(yán)重影響了邊緣提取的效果,造成邊緣零散,提取結(jié)果較粗,巖石顆粒形態(tài)、孔隙結(jié)構(gòu)和巖石顆粒溶蝕特征等難以顯現(xiàn)。雙邊濾波在消除顆粒內(nèi)部及邊緣噪點(diǎn)的同時(shí),對(duì)顆粒邊緣特征及孔隙特征弱化程度較低,多數(shù)顆粒邊緣更加清晰,因此選擇雙邊濾波的去噪方法對(duì)巖石薄片序列薄片進(jìn)行了預(yù)處理。

      圖 2 不同巖石組分角度域正交偏光消光譜特征Fig. 2 Spectroscopies in angular domains of different components under crossed nicols microscopya—各巖石組分灰度; b—石英顆粒; c—長(zhǎng)石顆粒; d—火山碎屑; e—孔隙內(nèi)部a—gray level of component; b—quartz; c—feldspar; d—volcanic debris; e—pore

      3.1.1 Sobel、Canny算子的單偏光角度邊緣檢測(cè)

      采用常用的圖像邊緣提取方法Sobel算子和Canny算子進(jìn)行薄片巖石顆粒邊緣進(jìn)行提取。圖3是薄片在20°和70°角度時(shí)正交光鏡下的巖石顆粒邊緣及輪廓特征圖。

      傳統(tǒng)的巖石薄片邊緣提取技術(shù),多基于巖石薄片在單一角度位置的正交光鏡下圖像,提取結(jié)果通常無(wú)法準(zhǔn)確提取全部巖石顆粒的輪廓。從圖3可以看出,幾乎所有礦物顆粒的輪廓特征都會(huì)在某些消光角度的圖像中有所顯現(xiàn),但是同一顆粒的輪廓特征極少在所有消光角度的圖像中均有明顯顯現(xiàn)。因此,采用單一角度正交偏光圖像對(duì)巖石薄片進(jìn)行輪廓提取存在一定的缺陷:?jiǎn)我唤嵌日黄鈭D像中總會(huì)有部分巖石顆粒的邊緣特征不明顯,難以提取完整的邊緣信息,顆粒劃分粗糙。對(duì)于某一角度正交偏光鏡下,兩相鄰顆粒光度接近時(shí),常規(guī)方法很難精確提取顆粒邊緣和輪廓。

      3.1.2 基于角度域序列圖像的邊緣融合

      針對(duì)單一角度正交偏光圖像只能較好地刻畫出部分巖石顆粒的邊緣特征,且某一巖石顆粒的邊緣總會(huì)在某些角度的圖像中有明顯顯現(xiàn)的特點(diǎn),采用角度域序列圖像邊緣提取結(jié)果疊加的方式進(jìn)行邊緣特征的融合。圖4為巖石薄片在0°~90°一個(gè)消光周期內(nèi)的10張圖像R、G、B三通道參數(shù)邊緣提取結(jié)果各自的疊加圖以及三通道疊加融合圖。

      圖 3 基于灰度的單偏光圖像邊緣提取Fig. 3 The edge diagram extracted in gray level of plainlight imagea—Sobel,20°; b—Sobel,70°; c—Canny,20°; d—Canny,70°a—Sobel at 20°; b—Sobel at 70°; c—Canny at 20°; d—Canny at 70°

      相比于傳統(tǒng)的單一角度的正交光圖像邊緣提取的結(jié)果,基于角度域和顏色通道的邊緣提取和疊加融合方式實(shí)現(xiàn)了顏色通道信息和消光角度的縱橫信息聯(lián)合拓展。對(duì)比Sobel和Canny兩種邊緣提取方法在R、G、B和灰度參數(shù)中提取邊緣的疊加融合結(jié)果,可以看出不同通道參數(shù)展現(xiàn)的顆粒邊緣特征較為一致,而多角度序列圖像的疊加,展現(xiàn)了全部顆粒的邊緣和輪廓,且較為清晰。但是這種多圖像邊緣的直接疊加也導(dǎo)致多圖像噪點(diǎn)的疊加,給巖石顆粒的準(zhǔn)確分割帶來(lái)困難。

      圖 4 Sobel及Canny算子周期內(nèi)三通道的邊緣提取與疊加Fig. 4 The overlay edge maps of three channels in a cycle with Sobel and Canny operatorsa~d—Soble算子邊緣; e~h—Canny算子邊緣; 按列依次為R、G、B通道,最后一列為三通道疊加結(jié)果a~d—the edge diagrams with Sobel operator; e~h—the edge diagrams with Canny operator; each column is followed by R, G, B, and three channel overlay results

      3.2 基于角度域消光特征的相關(guān)分析方法

      3.2.1 序列消光圖像相關(guān)分析方法

      簡(jiǎn)單地對(duì)不同角度的邊緣提取結(jié)果進(jìn)行疊加,是對(duì)各角度邊緣提取結(jié)果取并集的結(jié)果,當(dāng)各角度邊緣圖參數(shù)設(shè)置不佳時(shí),對(duì)最終提取結(jié)果有較大影響,若保留較多單角度邊緣信息,會(huì)造成最終疊加圖的過(guò)分割。該方法雖然在最大程度將邊緣復(fù)刻至最終結(jié)果圖,但并未充分考慮各角度域圖像之間的內(nèi)在聯(lián)系,無(wú)法表達(dá)巖石顆粒角度域消光特征的變化規(guī)律,無(wú)疑是一種有效信息的損失。因此,構(gòu)建像素點(diǎn)一個(gè)消光周期內(nèi)的灰度向量A(x,y)作為該像素點(diǎn)的完整消光特征表達(dá):

      A(x,y)=vec(f0(x,y),f1(x,y),…f9(x,y))

      其中(x,y)表示像素點(diǎn)位置,fi(x,y)表示(x,y)在第i幅序列圖的灰度值。

      以Pearson相關(guān)系數(shù)來(lái)度量像素點(diǎn)之間的相似性,選定目標(biāo)像素點(diǎn),計(jì)算目標(biāo)像素點(diǎn)與其鄰域內(nèi)的各像素點(diǎn)灰度向量間的相關(guān)系數(shù)。圖5是對(duì)圖像不同顆粒和邊緣101×101像素鄰域相關(guān)系數(shù)的計(jì)算結(jié)果,圖5a~5f分別對(duì)應(yīng)圖1中70°偏光圖像中的標(biāo)注區(qū)域。圖中越接近紅色的區(qū)域與中心目標(biāo)點(diǎn)融合效果越好。顏色相近的區(qū)域?yàn)閺?qiáng)相似區(qū)域,可作為融合后的分區(qū),一般表征同一顆粒、邊緣或噪聲點(diǎn)的內(nèi)部。不同顆粒和不同邊緣組合位置的相關(guān)性特征如下:

      (1) 同一顆粒內(nèi)部的點(diǎn)之間相關(guān)系數(shù)大(大于0.75),呈現(xiàn)明顯的獨(dú)立分區(qū),且?guī)r石顆粒分割特征顯著(圖5a);

      (2) 邊緣區(qū)域與顆粒內(nèi)部在相關(guān)系數(shù)上存在明顯差異,相鄰顆粒形成明顯的分區(qū),而顆粒之間邊緣附近的相關(guān)系數(shù)則明顯較低(小于0.3);低亮度的巖石顆粒邊緣特征偏弱,分區(qū)特征不明顯(圖5b、5c);

      (3) 巖石顆粒之間的孔隙內(nèi)部相關(guān)特征明顯,孔隙和顆粒之間存在漸變特點(diǎn)(圖5d、5e);

      (4) 溶蝕的長(zhǎng)石顆粒邊緣輪廓不明顯,內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,溶蝕顆粒殘余部分和完全溶蝕成為孔隙的部分相關(guān)系數(shù)較高,而孔隙填物分布區(qū)相關(guān)系數(shù)較低甚至負(fù)相關(guān)(圖5f)。

      3.2.2 基于角度域相關(guān)的邊緣提取方法

      分別選取石英顆粒內(nèi)部、長(zhǎng)石顆粒內(nèi)部、孔隙結(jié)構(gòu)內(nèi)部及邊緣點(diǎn)作為目標(biāo)點(diǎn),圖6為邊緣提取示意圖,圖6b中的每一個(gè)黑色方框區(qū)域即為指定的窗口大小。以采用5×5窗口大小的圖6a為例,其中的數(shù)字5為目標(biāo)點(diǎn),9個(gè)數(shù)字分別對(duì)應(yīng)于圖7中每個(gè)圖形的9條線,最終產(chǎn)生圖7a~7d中4種情形下9點(diǎn)的消光特征雷達(dá)圖。

      邊緣點(diǎn)作為相鄰兩顆粒的公共邊,所選鄰域跨越兩顆粒或一顆粒,包含顆粒內(nèi)部點(diǎn),因此部分點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)相似程度差,為表征這種特點(diǎn),采用目標(biāo)點(diǎn)與鄰域內(nèi)其他點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差作為邊緣提取的評(píng)判指標(biāo),并進(jìn)一步構(gòu)建相關(guān)系數(shù)均差比指標(biāo),方法如下:

      圖 5 不同顆粒和邊緣組合位置的鄰域相關(guān)性Fig. 5 Neighborhood correlation of different grains and edge patternsa—顆粒內(nèi)部; b—相交邊緣; c—單側(cè)低亮邊緣; d、e—粒間孔隙; f—長(zhǎng)石溶蝕區(qū)域a—inside grain; b—intersection edge; c—gray edge on one side; d, e—intergranular pores; f—feldspar dissolution zone

      圖 6 基于相關(guān)的邊緣提取示意圖Fig. 6 Diagram of edge extraction based on correction

      向量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為:

      r(A(x,y),A(m,n))=Cov(A(x,y),A(m,n))/

      σ(A(x,y))·σ(A(m,n))

      目標(biāo)點(diǎn)相關(guān)系數(shù)均值:

      目標(biāo)點(diǎn)相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差:

      目標(biāo)點(diǎn)相關(guān)系數(shù)均差比指標(biāo):

      rms(x,y)=rmean(x,y)/rstd(x,y)

      其中(x,y)為目標(biāo)點(diǎn),δ為正方形窗口,k為窗口大小,(m,n)為窗口內(nèi)非目標(biāo)點(diǎn)。

      由圖7可知,石英和長(zhǎng)石內(nèi)部均表現(xiàn)為強(qiáng)相關(guān);孔隙內(nèi)部相關(guān)性有擾動(dòng),為非均質(zhì)結(jié)構(gòu);邊緣相關(guān)性變化最大,表現(xiàn)為相關(guān)均值較低,相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)差較高,均差比明顯小于顆粒內(nèi)部。

      圖 7 5×5鄰域9點(diǎn)的消光特征雷達(dá)圖Fig. 7 Radiation diagrams of extinction spectroscopies at 9 points in 5×5 neighborhoodsa—石英內(nèi)部; b—長(zhǎng)石內(nèi)部; c—孔隙內(nèi)部; d—邊緣a—quartz; b—feldspar; c—pore; d—edge

      3.2.3 基于角度域相關(guān)的邊緣提取及巖石顆粒分割和孔隙提取

      采用上述方法,對(duì)巖石薄片在0°~90°一個(gè)消光周期內(nèi)的10張圖像進(jìn)行相關(guān)性分析,并提取相關(guān)系數(shù)均值和相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差(圖8a、8b)。對(duì)比于傳統(tǒng)的Canny、Sobel算法,基于相關(guān)分析的邊緣提取結(jié)果輪廓的閉合性更好,弱邊緣的表達(dá)更為清晰,孔隙結(jié)構(gòu)更為明顯。

      利用相關(guān)系數(shù)均值圖對(duì)巖石顆粒分割和孔隙進(jìn)行提取。其中巖石顆粒和孔隙內(nèi)部的相關(guān)系數(shù)均大于0.75,孔隙部分在正交偏光鏡下圖像的灰度值低于25,且R、G、B三通道參數(shù)相近,顆粒與孔隙的邊緣的相關(guān)系數(shù)均值小于0.3。

      圖 8 巖石薄片顆粒分割成果圖Fig. 8 Grain segmentation results of thin sectiona—相關(guān)系數(shù)均值; b—相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差; c—巖石顆粒分割圖; d—孔隙分布圖a—mean coefficient of correlation; b—correlation coefficient standard deviation; c—grain segmentation map; d—pore distribution map

      3.2.4 效果評(píng)價(jià)

      從邊緣提取效果層面分析,比照?qǐng)D3,相比于傳統(tǒng)的單偏光方法,從多偏光序列圖像中提取的邊緣信息更加完整;相比于圖4的Canny、Sobel算子,該方法對(duì)邊緣的粗細(xì)刻畫更為準(zhǔn)確,精確到像素級(jí),且有效降低了圖4中算法本身造成的毛細(xì)邊緣太多而產(chǎn)生的過(guò)分割現(xiàn)象,為進(jìn)一步的巖石礦物成分識(shí)別、定量分析及參數(shù)統(tǒng)計(jì)打下了良好的基礎(chǔ)。

      從定量分析效果層面分析,統(tǒng)計(jì)圖8c和圖8d巖石顆粒和孔隙分割圖像中孔隙部分所占比例,即面孔率,為25.36%;采用人工鏡下網(wǎng)格交點(diǎn)法統(tǒng)計(jì)的面孔率為24.20%,兩者偏差為1.16%,總體結(jié)果較為一致。網(wǎng)格法作為基于人為經(jīng)驗(yàn)判斷邊緣進(jìn)而估計(jì)所占區(qū)域大小的傳統(tǒng)方法,其統(tǒng)計(jì)精度約為網(wǎng)格大小的一半,對(duì)微小孔隙、溶蝕顆粒模糊邊緣等區(qū)域的統(tǒng)計(jì)易產(chǎn)生較大誤差,在精細(xì)定量化方面?zhèn)鹘y(tǒng)方法略顯薄弱。另一方面,多偏光序列圖像相關(guān)分析法盡管在統(tǒng)計(jì)精度、定量化和自動(dòng)化等方面優(yōu)點(diǎn)突出,但是對(duì)巖石成分和孔隙類型的準(zhǔn)確人工鑒定依然是對(duì)該方法分析結(jié)果進(jìn)行標(biāo)定和校正的基礎(chǔ)。通過(guò)兩種方法的有機(jī)結(jié)合和相互印證,可以獲得更為準(zhǔn)確、更加精確的結(jié)果。

      4 結(jié)論與建議

      (1) 巖石薄片角度域序列正交偏光鏡下圖像的數(shù)字分析技術(shù),一方面可以提取并分析巖石礦物在完整的消光周期內(nèi)的連續(xù)變化特征,更為全面地揭示出巖石礦物的光學(xué)特征,另一方面巖石薄片圖像的RGB三通道分析則可以提供巖石礦物在顏色通道維度上的變化特征,很好地改善了巖石顆粒邊緣特征的刻畫效果、礦物成分鑒定和識(shí)別效果,并提高了工作效率。

      (2) 綜合角度域正交偏光消光特征的巖石薄片圖像相關(guān)分析法,綜合了巖石薄片圖像的角度域消光變化特征和像素點(diǎn)鄰域相關(guān)性,與Soble和Canny等邊緣提取算法相比,明顯提升了巖石顆粒邊緣的提取效果,更為準(zhǔn)確地刻畫了巖石顆粒的輪廓和孔隙分布特征。

      (3) 巖石薄片角度域正交偏光消光譜相關(guān)性分析表明,在同一礦物顆粒和孔隙內(nèi)部的消光譜相似性較強(qiáng),鄰域相關(guān)性較高,多大于0.75,而在礦物顆粒之間的接觸邊緣、顆粒與孔隙相鄰部位則相關(guān)系數(shù)較低,多小于0.3,甚至負(fù)相關(guān)。以此為據(jù)可以較為準(zhǔn)確地分割出礦物顆粒和孔隙。

      (4) 巖石薄片正交偏光鏡下的消光特征在角度域上的連續(xù)變化,為研究巖石礦物提供了一個(gè)新的維度和視角,巖石礦物在角度域上的消光譜特征不僅僅可以用于刻畫巖石顆粒形態(tài)、孔隙特征等,同時(shí)還提供更為豐富的巖石顆粒形態(tài)、巖石礦物成分、孔隙類型及其內(nèi)在填隙物等信息(兩個(gè)巖石顆粒形態(tài)),為巖石薄片的自動(dòng)化、數(shù)字化、定量化的鑒定分析提供了數(shù)據(jù)和信息基礎(chǔ)。巖石薄片正交偏光消光譜的研究及應(yīng)用,在沉積巖石粒度和產(chǎn)狀分析、礦物成分定量識(shí)別、孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)提取、孔隙填隙物識(shí)別及巖石沉積、成巖特征研究等方面必將發(fā)揮極為重要的作用。

      (5) 在對(duì)巖石薄片的邊緣提取的研究中,顆粒邊緣的各向異性是一個(gè)顯著的信息,且邊緣和顆粒的敏感窗口大小相距較大,即關(guān)于邊緣的方向信息與窗口大小對(duì)計(jì)算效率的提升在本文的研究角度和技術(shù)方法中并未探討,基于巖石薄片信息利用的完整性的探討和研究仍需進(jìn)一步展開。

      猜你喜歡
      消光偏光薄片
      低聚合度消光PVC樹脂的研制
      固化促進(jìn)劑對(duì)聚酯/環(huán)氧粉末涂料消光性能的影響研究
      來(lái)自森林的植物薄片
      基于3D技術(shù)和偏光技術(shù)的茜草鑒別研究
      讓遠(yuǎn)光燈使用更安全
      ——微網(wǎng)狀透光防炫目汽車前擋風(fēng)玻璃膜的設(shè)計(jì)研究
      讓遠(yuǎn)光燈使用更安全
      你真好
      你真好
      雨天戴偏光太陽(yáng)鏡 視線更清晰
      國(guó)產(chǎn)與進(jìn)口煙草薄片的對(duì)比分析
      张家界市| 大余县| 勃利县| 阿尔山市| 娄底市| 武冈市| 勃利县| 泗阳县| 泽州县| 平塘县| 绥芬河市| 米泉市| 长岛县| 抚顺县| 资阳市| 永丰县| 山西省| 定陶县| 兴文县| 聂荣县| 安乡县| 瑞丽市| 北川| 满洲里市| 胶南市| 丰城市| 武宁县| 民权县| 辰溪县| 屯昌县| 姚安县| 金沙县| 龙里县| 广东省| 中宁县| 和硕县| 康马县| 合山市| 昌邑市| 和平区| 黎平县|