一种页岩显微薄片自动鉴别方法
专利汇可以提供一种页岩显微薄片自动鉴别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 页岩 显微薄片自动 鉴别 方法，其步骤是：1）第一阶段，将 岩石 薄片分为 火成岩 、 沉积岩 、 变质岩 三大类。2）第二阶段，从第一阶段分类得到的沉积岩中鉴别出页岩。以上两阶段采用的分类鉴别技术均为 决策树 技术，提取的特征均为岩石薄片图像RGB三 颜色 通道的统计特征和灰度通道的分形特征。本发明方法运用两阶段的信息处理技术自动鉴别页岩显微薄片，解决了因数据 不平衡 而导致的分类结果不理想的问题。特征选取方面充分利用页岩良好的分形特性，适用于页岩的自动鉴别；本发明计算简单高效，具有扩展性，可随着岩石薄片数据储备的增加而提高鉴别方法的准确性；在地质勘探、矿物研究中具有应用价值。，下面是一种页岩显微薄片自动鉴别方法专利的具体信息内容。
1.一种页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于包含以下步骤：
第一阶段：区分岩石大类
1)读取待鉴别岩石薄片的显微图像，转换为位图格式；令图像包含M个行和N个列，共有MN个像素，每个像素包含红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色值；于是分解为三个颜色通道，每一个颜色通道表示为一个M×N矩阵，矩阵元素为像素颜色值；分别根据三个颜色通道统计色阶分布；
2)根据色阶分布计算颜色统计特征，包括均值、中位数、方差、偏度、以及峰值指标；
3)将薄片的位图图像转换为灰度图像；参考二维一阶离散小波分解处理灰度图像，分解为4个频域的系数矩阵即灰度通道：低频分量系数矩阵A，水平方向系数矩阵H，竖直方向系数矩阵V和对角线方向系数矩阵D；令原始灰度图像的像素行数为M，列数为N，则转换后的系数矩阵行数为 列数为 其中 表示向下取整；
4)基于每一个系数矩阵，计算其分形维数指标，与颜色统计特征共同构成特征值向量；
5)将薄片图像转换为特征值向量，储备样本集，采用决策树分类方法，自动将岩石薄片分为火成岩、沉积岩、变质岩三大类；
第二阶段：鉴别页岩
6)提取分类得到的沉积岩大类薄片图像的特征，构成特征值向量，特征类别同第一阶段；
7)将薄片图像转换为特征值向量，储备沉积岩样本集，采用决策树分类方法，从沉积岩大类中自动鉴别出页岩。
2.根据权利要求1所述的页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于，
上述步骤1)中统计色阶分布的计算过程是：像素颜色值分为256个色阶，由数值
0-255表示；针对每一个色阶i统计颜色值为i的像素个数xi，构成色阶分布向量X＝
其中M和N分别为图像的行和列数，MN代表像素总数。
3.根据权利要求2所述的页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于，
上述步骤2)中各颜色统计特征指标的计算方法是：根据色阶分布向量X＝
4.根据权利要求1、2或3所述的页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于，上述步骤3)中参考二维一阶离散小波分解处理灰度图像的计算过程是：首先确定Haar小波变换的尺度函数φ()和小波函数ψ()，由下述公式所示，其中x为参数，表示任意实数：
然后基于上述基本函数，四个系数矩阵的计算方法分别由下述公式所示，其中，M和N为图像的像素行数和列数，c(x,y)为灰度矩阵C中第x+1行、y+1列像素的灰度值：
其中a(m,n)为低频分量系数矩阵A中第m+1行，n+1列的元素值；h(m,n)为水平方向系数矩阵H中第m+1行，n+1列的元素值；v(m,n)为垂直方向系数矩阵V中第m+1行，n+1列的元素值；d(m,n)为对角线方向系数矩阵D中第m+1行，n+1列的元素值；m的值域是n的值域是 表示向下取整。
5.根据权利要求1、2或3所述的页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于，上述步骤4)中采用计盒维方法计算分形维数；首先确定向量L＝{l1,l2,…,lz}，其中z表示向量L中值的个数；L中各个元素的计算方法如下，令M和N为图像的像素行数和列数，i依次取[1,z]中的整数：
然后将灰度通道按从左到右、从上到下依次拆解为大小是li×li的像素盒，即子图像，计算拆解得到的像素盒总数NLi，公式如下：
其中 表示向下取整；令rj表示第j(1≤j≤NLi)个像素盒中最大像素值和最小像素值之间的差值，于是计算分形值di，公式如下：
按i依次计算，共获得z个分形值di，即z个样本点；最后利用最小二乘法，将样本点拟合成一条直线，求出直线的斜率，作为分形维数值。
6.根据权利要求4所述的页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于，
上述步骤4)中采用计盒维方法计算分形维数；首先确定向量L＝{l1,l2,…,lz}，其中z表示向量L中值的个数；L中各个元素的计算方法如下，令M和N为图像的像素行数和列数，i依次取[1,z]中的整数：
然后将灰度通道按从左到右、从上到下依次拆解为大小是li×li的像素盒，即子图像，计算拆解得到的像素盒总数NLi，公式如下：
其中 表示向下取整；令rj表示第j(1≤j≤NLi)个像素盒中最大像素值和最小像素值之间的差值，于是计算分形值di，公式如下：
按i依次计算，共获得z个分形值di，即z个样本点；最后利用最小二乘法，将样本点拟合成一条直线，求出直线的斜率，作为分形维数值。
7.根据权利要求1、2或3所述的页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于，上述步骤5)和步骤7)中采用决策树分类方法自动鉴别岩石薄片的过程是：首先基于储备的岩石薄片图像数据集，将薄片图像集合转换为特征值向量集合，标识每一个薄片所属的岩石类型；然后在数据集上训练决策树；最后将目标图像的特征作为输入，由决策树判定目标薄片所属大类或是否属于页岩。
8.根据权利要求4所述的页岩显微薄片自动鉴别方法，其特征在于，
上述步骤5)和步骤7)中采用决策树分类方法自动鉴别岩石薄片的过程是：首先基于储备的岩石薄片图像数据集，将薄片图像集合转换为特征值向量集合，标识每一个薄片所属的岩石类型；然后在数据集上训练决策树；最后将目标图像的特征作为输入，由决策树判定目标薄片所属大类或是否属于页岩。
一种页岩显微薄片自动鉴别方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
90％，精度达到92％，与没有采取两阶段的方法相比，召回率提高了30％。另外，本发明方法具有较好的扩展性：其一可以采用其他的人工智能技术；其二通过岩石薄片数据的不断储备， 可以进一步提高页岩鉴别的准确性。
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