岩屑图像识别：基于纹理特征的自动化方法

"基于纹理特征的岩屑图像识别 (2009年)，汪华章，西南民族大学电气信息学院" 在石油和地质领域，岩屑分析是至关重要的环节，因为它们提供了关于地下地质结构的关键信息。岩屑的纹理差异是判断不同岩性的重要依据，特别是在石油勘探和地质分析中。论文"基于纹理特征的岩屑图像识别"（2009年）由汪华章发表在《西南民族大学学报·自然科学版》上，探讨了如何利用纹理特征来自动化识别岩屑的类型，以克服传统人工识别方法的局限性。 随着现代钻探技术的进步，岩屑变得更细小，使得人工识别变得更加困难。因此，研究者开始探索利用计算机视觉和图像处理技术来辅助识别。文章提出了一种基于纹理特征的识别算法，其核心在于对岩屑图像的纹理对比度值进行提取和分析。 首先，作者引入了Tamura纹理特征的概念，这是一种衡量图像局部强度差异的方法。在识别过程中，算法会建立对比度的直方图，以此量化纹理的复杂性和多样性。通过计算不同区域之间的距离度量，可以评估岩屑图像的纹理相似性。为了简化处理，图像首先被转换为亮度图像，以便更有效地提取纹理信息。 实验结果显示，这种基于纹理特征的识别算法能够有效地区分砂岩、泥岩和页岩等不同类型的岩屑，从而有助于准确地判断砂泥岩比例的变化。这种方法不仅提高了识别的准确性，而且具有较强的实用性，适应了数字化地质分析的需求。 论文的关键词包括岩屑、纹理特征和对比度值，表明研究的重点在于利用纹理的对比度差异来区分岩屑的种类。文章的中图分类号和文献标识码表明它属于计算机科学和技术领域的应用研究，特别是图像处理和模式识别的部分。 这篇论文为岩屑识别提供了一个创新的解决方案，利用纹理特征的量化分析，实现了自动化和精确的岩屑分类，对于提升石油地质分析的效率和准确性具有积极意义。