一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA（迭代自组织的数据分析算法）相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。     

基于渗流模型的成像测井裂缝提取算法

针对成像测井图像成分复杂,噪声多导致裂缝提取效果不佳的问题,提出基于渗流模型的成像测井裂缝提取算法。该算法把成像测井图像裂缝像素点之间的连续性作为成像测井裂缝提取的主要依据,通过对初始像素点进行不断渗流,产生一个与初始像素点相关性极强的线性渗流区域,再通过计算该渗流区域像素点的渗流参数来判断当前像素点是否属于裂缝上的目标。实验表明,基于渗流模型的成像测井裂缝提取算法能有效抑制噪声和剔除孔洞等非裂缝物质,能在复杂成像测井图像中准确地提取裂缝。