【摘 要】
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基于岩心图像的颜色和纹理特征,研究了岩心图像的自动识别方法.首先采用多特征融合的方法,分别获取岩心图像色相饱和度亮度值(hue saturation value,HSV)空间的颜色矩、局部二值模式(local bina-ry pattern,LBP)的纹理特征,再利用支持向量机(support vector machines,SVM)训练分类识别这些特征融合形成的特征向量,获得精确度较高的岩心图像分类识别的模型.对400份岩心图像的测试,岩心图像颜色与纹理特征融合处理后,智能识别岩性特征的方法精度达到了8
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,湖北荆州434023
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基于岩心图像的颜色和纹理特征,研究了岩心图像的自动识别方法.首先采用多特征融合的方法,分别获取岩心图像色相饱和度亮度值(hue saturation value,HSV)空间的颜色矩、局部二值模式(local bina-ry pattern,LBP)的纹理特征,再利用支持向量机(support vector machines,SVM)训练分类识别这些特征融合形成的特征向量,获得精确度较高的岩心图像分类识别的模型.对400份岩心图像的测试,岩心图像颜色与纹理特征融合处理后,智能识别岩性特征的方法精度达到了86％.结果表明:利用岩心图像智能识别岩性,提高了识别岩性速度,方便对地层岩心的分类.
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