基于超像素圖像分割算法的碳酸鹽巖鮞粒特征提取方法

摘要： 碳酸鹽巖是一種非常重要的油氣儲集體。一直以來，碳酸鹽巖薄片特征的鑒定多依賴于人工標注，耗時長且主觀性強。隨著機器學習等技術的快速發展，將已有圖像轉化為數字圖像后再進行分割、分類和特征提取，可以有效地提升效率，降低成本。為此，針對碳酸鹽巖鮞粒特征提取采用了兩種方法進行對比研究：一種是基于傳統圖像分割處理算法，一種是基于SLIC 的超像素分割算法。實驗結果表明超像素分割算法在準確度、提取速率等方面相較于傳統分割算法更具優勢。

關鍵詞： 碳酸鹽巖鮞粒特征提取，圖像分割，圖像二值化處理，連通域提取，超像素分割，K 均值聚類分析

中圖分類號：P631 文獻標識碼：A doi：10. 13810/j. cnki. issn. 1000-7210. 2023. S1. 008

0 引言

碳酸鹽巖是一種非常重要的油氣儲層，它主要由方解石和白云石等碳酸鹽礦物組成，沉積環境多為海相，少數在陸地環境中形成［ 1］。目前，世界上超過50% 的石油、天然氣資源都存儲在碳酸鹽巖儲層中，且碳酸鹽巖還與許多固體沉積礦藏共生，如銅、鉛、鋅、銻、銀、汞、鐵等金屬礦物，這些金屬礦物提取之后被廣泛應用于建筑、化工、冶金工業領域等。因此，碳酸鹽巖的研究是非常有意義的，其中鏡下薄片鑒定可以更精確地提供生物化石、沉積環境等依據，是儲層分析、沉積相劃分、產量預測等的基礎。