岩心体视显微图像定量描述方法技术

本发明专利技术提供一种岩心体视显微图像定量描述方法，该岩心体视显微图像定量描述方法包括：步骤1，进行图像预处理，包括提取图像目标特征，进行图像的转换，进行图像的增强，以及将图像进行锐化处理；步骤2，进行岩心体式显微图像自动识别，包括将图像特征进行提取与计算，进行图像颗粒自动识别与统计，进行RGB颜色相似度图像分析以及进行形态学运算。该岩心体视显微图像定量描述方法实现岩心体视显微图像从特征提取到识别分类的自动识别；通过对岩心图片上的粒度进行分析、描述、测量、统计，实现对体视岩心图像中的目标特征的颗粒度、磨圆度、成分比例等参数的自动计算，从而实现岩样油水、颗粒从定性到定量的描述。

【技术实现步骤摘要】
岩心体视显微图像定量描述方法
本专利技术涉及油田开发
，特别是涉及到一种岩心体视显微图像定量描述方法。
技术介绍
岩心是油气勘探开发研究工作中最直观的信息之一，也是反复使用的实物资料，石油地质分析数据和地球物理勘探参数大多来自于岩心。对岩心图像的识别分析是深层次勘探开发石油地质的主要依据之一。因此智能图像技术在工程地质中的应用有着很大的研究和发展空间。工程地质中的岩心分析通常需要经过繁琐的手工测量、称重结合经验才能完成，这不仅工作量大，而且效率低下。在大量地质样本的实际勘探采集中，样本识别分类的完成需要经过一个较长的周期。同时，分析过程中的经验因素也使样本的分析受到限制。为此我们专利技术了一种新的岩心体视显微图像定量描述方法，解决了以上技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种通过图像分析来研究岩石微观特征，从特征提取到识别分类的自动识别，实现岩样油水、颗粒从定性到定量、半定量的描述，提高描述准确性的岩心体视显微图像定量描述方法。本专利技术的目的可通过如下技术措施来实现：岩心体视显微图像定量描述方法，该岩心体视显微图像定量描述方法包括：步骤1，进行图像预处理，包括提取图像目标特征，进行图像的转换，进行图像的增强，以及将图像进行锐化处理；步骤2，进行岩心体式显微图像自动识别，包括将图像特征进行提取与计算，进行图像颗粒自动识别与统计，进行RGB颜色相似度图像分析以及进行形态学运算。本专利技术的目的还可通过如下技术措施来实现：在步骤1中，进行图像目标特征提取时，项目采集到的图像为JPEG形式的真彩色图像，图像中含有多种特征对象，根据各目标特征颜色不同的特点进行目标特征提取，将目标特征分类提取后再进行后续处理；对于不同颜色的目标特征同属同一物质的情况，通过多次选取进行叠加计算。在步骤1中，进行图像的转换时，将彩色图像转换为灰度图像，彩色图像的每一个像素都用其R、G、B分量来表示，灰度图像只使用一个字节来表示一个像素的灰度值，灰度值用Y表示，则区间[Ymin,Ymax]称为灰度级，一般常用的灰度级为[0，255]，Ymin＝0表示为黑色，Ymax＝255表示为白色；中间值表示为各种灰色调，总共256级；彩色图像通过公式进行转化：Y＝0.299R+0.578G+0.144B(2-1)。在步骤1中，进行图像的增强时，图像增强的方法分为空间域和频率域两大类，空间域方法是对图像像素的灰度直接进行处理，频率域方法是对图像的频谱信息进行修改，采用的增强方法包括灰度变换，直方图处理，滤波。在步骤1中，进行图像锐化处理时，对出现的亮度不均匀现象，利用同态滤波方法进行校正，使用空间域滤波和频域滤波方法对图像进行滤波处理，采用改进的自适应多级中值滤波器，在原来四个一维窗口的基础上增加了三个二维窗口，提高了中值滤波器的自适应能力，在对图像进行去噪处理的同时保留了更多细节信息。在步骤2中，进行的岩心图像的特征提取与计算包括图像的颜色、形状、纹理、几何形状特征和内部结构特征的提取与计算。在步骤2中，在进行几何形状特征的提取及计算时，包括位置、距离、面积、周长和圆度的提取及计算，具体包括在提取及计算位置特征时，定义目标区域面积的中心就是该目标在图像中的位置，即单位面积质量恒定的相同形状图形的质心；对尺寸为MXN的数字图像f(x,y)，其质心计算公式为：利用MATLAB图像工具箱中的“region_props(L,'Centroid')”函数可以计算得到其质心坐标，L为标记后的二值图像(标记矩阵)，计算结果Pxy为一个1×2的向量，第一个元素为该区域质心的水平坐标，第二个元素为垂直坐标。在提取及计算距离特征时，其中，欧几里德距离，即两点之间的直线距离，用De表示，计算公式为：式中p、q两点的坐标分别为p(i,j)和q(h,k)；4-邻域距离又称市区街道距离，用D4表示，其计算公式为：D(p，q)＝|i-h|+|j-k|；8-邻域距离又称棋盘距离，用D8表示，计算公式为：D(p，d)＝max(|i-h|+|j-k|)；在提取及计算面积特征时，面积只与目标区域的边界有关，而与其内部灰度级的变化无关，通过设定合适的面积阈值，将不满足的条件的目标剔除掉；在提取及计算周长特征时，有三种定义方式：①将图像中每个像素都看作是单位面积的小方格，则区域S的周长可定义为区域和背景交界线的长度；②定义为区域边界8链码的长度；③指从目标区域的边缘上任一点开始，围绕着边缘回到起始点的总像素的个数，即边界点数的总和；在提取及计算圆度特征时，圆度又称形状因子，用来刻画目标区域边界的复杂程度，其值介于0～1之间；如果目标区域越接近圆形，则其圆度越接近1，而目标区域的边界越复杂，其圆度值越小；圆度参数计算公式为：式中，A0为目标区域的面积；P0为目标区域的周长。在步骤2中，在进行内部结构特征的提取及计算时，包括灰度均值、灰度标准差、平滑度、一致性和熵的提取及计算，具体包括：(1)灰度均值即―1阶矩‖，表示目标区域内灰度的平均值，计算公式为式中，Xi为每一像素点的灰度值，N代表区域内的像素总数；(2)灰度标准差即“2阶矩”，区域内灰度的标准差越大表示各像素彼此间的差异性或分散程度越大，计算公式为式中，σgray为目标区域内的灰度均值；(3)平滑度反映区域内灰度变化的剧烈程度，图像的灰度值变化越大，则S值越小，计算公式为：式中，σgray为区域内的灰度标准差；(4)一致性反映图像灰度分布的均匀程度和纹理粗细程度，当区域内所有灰度值相同时U最大，计算公式为式中，Zi表示灰度值的变量；P(Zi)表示区域灰度直方图中灰度为Zi的像素数目；L是区域的最大灰度级；N为区域内的像素总数；(5)熵反映区域内所含信息量的多少，计算公式为：式中，Zi表示灰度值的变量；P(Zi)表示区域灰度直方图中灰度为Zi的像素数目；L是区域的最大灰度级。在步骤2中，进行岩心图像中颗粒自动识别与统计时，颗粒自动识别是将列出的颗粒的人工识别准则转换为计算机能认识的计算机语言，采用图像处理的语言来解读上述颗粒的形态特征；颗粒统计时，计算各目标区域的面积并进行排序，提取面积大小处于前三位的三个面积值Area1、Area2、Area3，如果Area1、Area2的比值RA1∈0.7000,1.0000并且Area3＜mean(Area1,Area2)/3，则判别为颗粒，然后再根据缺陷率和延展度参数对面积≤Area3的各目标区域进行判别，有几个目标区域符合预定条件，则含有几个颗粒。在步骤2中，进行RGB颜色相似度图像分割时，进行基于RGB颜色空间的阈值分割算法和进行基于RGB颜色相似度的岩心图像分割。在步骤2中，进行的形态学运算包括二值形态学基本运算，噪声滤除，开启和闭合运算以及孔洞填充。在步骤2中，进行的二值形态学基本运算包括膨胀和腐蚀，利用膨胀运算连接相邻的物体或目标区域以及填充图像中的小孔和狭窄的缝隙；腐蚀运算就是在目标图像中标出那些与结构元素相同的子图像的原点位置的像素，因此，将待选物体设置为结构元素，腐蚀运算还用于物体识别。在步骤2中，进行噪声滤除时，对于灰度图像，滤除噪声就是进行形态学平滑，将开启和闭合运算综合起来构成形态学噪声滤除器；运用开启运算消除与结构元素相比尺寸较小的亮细节，而保持图像整体灰度值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，该岩心体视显微图像定量描述方法包括：步骤1，进行图像预处理，包括提取图像目标特征，进行图像的转换，进行图像的增强，以及将图像进行锐化处理；步骤2，进行岩心体式显微图像自动识别，包括将图像特征进行提取与计算，进行图像颗粒自动识别与统计，进行RGB颜色相似度图像分析以及进行形态学运算。

【技术特征摘要】
1.岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，该岩心体视显微图像定量描述方法包括：步骤1，进行图像预处理，包括提取图像目标特征，进行图像的转换，进行图像的增强，以及将图像进行锐化处理；步骤2，进行岩心体式显微图像自动识别，包括将图像特征进行提取与计算，进行图像颗粒自动识别与统计，进行RGB颜色相似度图像分析以及进行形态学运算。2.根据权利要求1所述的岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，在步骤1中，进行图像目标特征提取时，项目采集到的图像为JPEG形式的真彩色图像，图像中含有多种特征对象，根据各目标特征颜色不同的特点进行目标特征提取，将目标特征分类提取后再进行后续处理；对于不同颜色的目标特征同属同一物质的情况，通过多次选取进行叠加计算。3.根据权利要求1所述的岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，在步骤1中，进行图像的转换时，将彩色图像转换为灰度图像，彩色图像的每一个像素都用其R、G、B分量来表示，灰度图像只使用一个字节来表示一个像素的灰度值，灰度值用Y表示，则区间[Ymin,Ymax]称为灰度级，一般常用的灰度级为[0，255]，Ymin＝0表示为黑色，Ymax＝255表示为白色；中间值表示为各种灰色调，总共256级；彩色图像通过公式进行转化：Y＝0.299R+0.578G+0.144B(2-1)。4.根据权利要求1所述的岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，在步骤1中，进行图像的增强时，图像增强的方法分为空间域和频率域两大类，空间域方法是对图像像素的灰度直接进行处理，频率域方法是对图像的频谱信息进行修改，采用的增强方法包括灰度变换，直方图处理，滤波。5.根据权利要求1所述的岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，在步骤1中，进行图像锐化处理时，对出现的亮度不均匀现象，利用同态滤波方法进行校正，使用空间域滤波和频域滤波方法对图像进行滤波处理，采用改进的自适应多级中值滤波器，在原来四个一维窗口的基础上增加了三个二维窗口，提高了中值滤波器的自适应能力，在对图像进行去噪处理的同时保留了更多细节信息。6.根据权利要求1所述的岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，在步骤2中，进行的岩心图像的特征提取与计算包括图像的颜色、形状、纹理、几何形状特征和内部结构特征的提取与计算。7.根据权利要求6所述的岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，在步骤2中，在进行几何形状特征的提取及计算时，包括位置、距离、面积、周长和圆度的提取及计算，具体包括：在提取及计算位置特征时，定义目标区域面积的中心就是该目标在图像中的位置，即单位面积质量恒定的相同形状图形的质心；对尺寸为MXN的数字图像f(x,y)，其质心计算公式为：在提取及计算距离特征时，其中，欧几里德距离，即两点之间的直线距离，用De表示，计算公式为：式中p、q两点的坐标分别为p(i,j)和q(h,k)；4-邻域距离又称市区街道距离，用D4表示，其计算公式为：D(p，q)＝|i-h|+|j-k|；8-邻域距离又称棋盘距离，用D8表示，计算公式为：D(p，q)＝max(|i-h|+|j-k|)；在提取及计算面积特征时，面积只与目标区域的边界有关，而与其内部灰度级的变化无关，通过设定合适的面积阈值，将不满足的条件的目标剔除掉；在提取及计算周长特征时，有三种定义方式：①将图像中每个像素都看作是单位面积的小方格，则区域S的周长可定义为区域和背景交界线的长度；②定义为区域边界8链码的长度；③指从目标区域的边缘上任一点开始，围绕着边缘回到起始点的总像素的个数，即边界点数的总和；在提取及计算圆度特征时，圆度又称形状因子，用来刻画目标区域边界的复杂程度，其值介于0～1之间；如果目标区域越接近圆形，则其圆度越接近1，而目标区域的边界越复杂，其圆度值越小；圆度参数计算公式为：R0＝4πA0/P0式中，A0为目标区域的面积；P0为目标区域的周长。8.根据权利要求6所述的岩心体视显微图像定量描述方法，其特征在于，在步骤2中，在进行内部结构特征的提取及计算时，包括灰度均值、灰度标准差、平滑度、一致性和熵的提取及计算，具体包括：(1)灰度均值即―1阶矩‖，表示目标区域内灰度的平均值，计算公式为式中，Xi为每一像素点的灰度值，N代表区域内的像素总数；(2)灰度标准差即“2阶矩”，区域内灰度的标准差越大表示各像素彼此间的差异性或分散程度越大，计算公式为式中，σgray为目标区域内的灰度均值；(3)平滑度反映区域内灰度变化的剧烈程度，图像的灰度值变化越大，则S值越小，...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋来亮，李永忠，李秀国，杨光，郑胜利，常文明，郭昭江，董福奇，王飞，宋涛，李建，杨富周，王艳琴，宁士华，张新文，顾小兵，王玉新，柯川山，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院，
类型：发明
国别省市：山东,37