岩屑岩性识别方法：颜色与纹理特征结合的二级分类器

"基于颜色特征和纹理特征的岩屑岩性识别 (2014年) - 四川大学学报(自然科学版), 姚金铸, 符耀庆, 王正勇, 滕奇志, 陈英涛, 何艳" 这篇论文探讨的是在地质勘探领域中，如何利用计算机视觉技术提高岩屑岩性识别的效率和准确性。岩屑录井是地质勘探的重要环节，它涉及到对采集到的地层岩石碎屑进行分析，以确定地层的岩性和地质结构。然而，传统的岩屑识别方法存在识别率低、耗时长的问题。 论文提出了一种基于颜色特征和纹理特征的二级分类器方法。首先，研究人员利用颜色特征（如RGB色彩空间、HSV色彩空间等）和和差直方图特征来提取岩屑图像的关键信息。这些特征能够反映岩屑的视觉特性，帮助区分不同类型的岩石。然后，他们采用了朴素贝叶斯分类器作为一级分类器，根据颜色特征将岩屑初步分为两类：泥岩和砂岩。朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的分类方法，它假设特征之间相互独立，简化了模型的复杂度。 接下来，为了进一步细化分类，论文应用了另一层次的贝叶斯分类器。这一级分类器针对已经粗分出的泥岩和砂岩类别，分别进行更精细的分类。通过同样的颜色特征和和差直方图特征，分类器能够辨别出不同种类的泥岩和砂岩。实验结果显示，这种方法在粗分、泥岩细分和砂岩细分的识别率上分别达到了94.79%、97.59%和90.28%，表明这种方法在实际应用中具有较高的识别准确性和实用性。 此研究的创新之处在于结合了颜色和纹理信息，并采用多级分类策略，提高了岩屑识别的精确度。这种方法对于地质学家来说是一个有价值的工具，能够加速岩屑分析过程，减少人为错误，进而提高地质勘探的效率和质量。此外，该研究也为后续的模式识别和图像处理技术在地质领域的应用提供了理论基础和实践经验。 关键词：岩屑识别、颜色特征、朴素贝叶斯分类器、和差直方图、地质勘探。