模糊距离变换提升岩心图像粘连颗粒分割精度

在现代石油地质行业中，计算机断层扫描（CT）技术被广泛应用到岩心图像分析中，以研究岩石的微细结构。然而，岩心CT图像常常存在一个挑战，即相邻颗粒之间的粘连现象，这会对粒度参数分析等带来干扰。针对这一问题，研究人员提出了一个基于模糊距离变换的改进颗粒分割算法，旨在提高粘连颗粒的分割精度并减少分水岭算法的过分割问题。 首先，该算法的核心步骤是对预处理后的岩心图像进行模糊距离变换。模糊距离变换是一种能够反映像素间相似性的方法，通过计算每个像素到其周围像素的距离，并将其转化为灰度值，从而突出显示了粘连颗粒间的相对距离信息。这样，即使在粘连区域，也能有效地识别不同颗粒的边界。 接下来，利用形态学膨胀重构方法对提取出的距离信息灰度图像进行处理，以识别潜在的颗粒边界或种子点。这些种子点是后续分水岭算法的基础，它们将作为分割过程中的起点，用于引导分割线的形成。 接着，通过一种基于测地重建的改进分水岭算法，对相邻种子点之间的分割线进行细化。这种算法考虑了实际空间中的路径最优化，避免了常规分水岭算法可能出现的过度细化，即过分割现象，使得分割结果更为准确。 实验结果显示，这种方法在实际应用中表现出了显著的优势。相比于传统的分割算法，基于模糊距离变换的改进方法能更准确地分离粘连颗粒，提高了分析的可靠性。这对于粒度参数的精确测量以及后续的地质分析至关重要。 该论文介绍了一种创新的图像分割策略，它结合了模糊距离变换和分水岭算法的优势，适用于处理岩心CT图像中的复杂粘连情况。这种方法不仅提升了分割精度，还简化了三维重建的复杂性，对于石油地质研究领域具有重要的理论价值和实践意义。未来，随着该算法的进一步优化和推广，有望在更多领域中发挥重要作用。