多特征融合提升岩心图像半自动颗粒提取精度与效率

基于多特征融合的半自动岩心图像颗粒提取是一种创新的图像处理技术，它在传统的最大相似度区域合并算法基础上进行了改进。MSRM算法原先是通过单一的图像特征，如颜色或纹理，进行区域间的相似度比较，用于半自动地识别和提取图像中的特定目标。然而，这种方法存在计算量大和精度不高的问题，因为依赖单一特征可能导致分割效果不够精确。 作者们针对这些局限性，提出了一个综合多特征的区域最大相似度图像分割方案。他们首先使用超像素图像作为分割的基本单元，这有助于减少计算复杂性，同时捕捉到更大尺度上的视觉特性。在这个过程中，他们计算相邻区域的纹理和颜色特征的相似度，这两个特征被认为是决定岩石颗粒的重要视觉属性。 为了进一步提高精度和效率，他们引入了矩阵变换算法来降低颜色特征矢量的维度，这样可以减少处理的数据量，加速计算过程。接着，他们设计了一个自适应加权机制，根据两种特征的重要性动态分配权重，确保不同特征的融合能够更加精确地反映区域间的相似性。 在区域合并阶段，综合考虑纹理和颜色特征的相似度以及相应的权重后，算法能够进行更为精细的区域合并，从而得到更加清晰和准确的颗粒轮廓。实验结果显示，这种改进后的算法不仅提高了颗粒轮廓的提取精度，边缘细节也优于传统MSRM算法，而且在执行效率上也有所提升。 该研究工作对于岩心图像分析至关重要，尤其是在沉积储层研究中，自动化和高效地提取颗粒信息可以大大提高研究的可行性和效率。关键词包括颜色直方图、矩阵变换、自适应加权和多特征融合，这些都反映了研究的核心技术和方法。本文发表在《微型机与应用》杂志上，可供相关领域的研究人员参考和进一步探讨。