岩石薄片图像的分析往往依赖于专业人员在显微镜下观察并给出鉴定结果,不但费时费力,并且受设备影响较大。近些年,针对薄片图像的自动识别方法已经被提出。然而,这些方法大多采用监督学习与深度学习相结合的方式,由于需要大量人工标注而受到限制,为方法的推广与应用带来巨大困难。此外,模型在不同的地层、岩性等目标应用时,由于不同地质环境中岩石的差异性,其泛化性也受到极大限制。本文针对该问题提出了一种简单线性迭代聚类算法(simple linear iterative cluster,SLIC)与半监督自训练结合的方法,仅依靠6%的人工标注便能够实现岩石图像的自动化分割与组分识别,极大地增强岩石图像自动识别方法在实际应用中的价值。该方法首先使用超像素算法SLIC对岩石图像进行预分割,随后基于分割片的颜色特征进行粗合并,并根据最小外接矩形进行切割;切割下来的岩石组分分割图像作为后续处理的基础数据集,这里仅需要人工标注6%的岩石组分数据;随后,这些数据通过一个改进的半监督自训练方法,以改进的VGG16模型作为主模型、ResNet18模型作为评判模型,不断生成高置信度的伪标签,利用迭代优化调整,将其扩展到整个数据集,最终获得一个具有较高的稳定性、准确性及一致性的组分识别模型。实际数据的测试与分析表明,本文所提出SLIC和半监督自训练结合的方法,对6类岩石组分的识别准确率可达到96%。该方法能够在数据差异不大的条件下,帮助用户基本实现自动化的组分识别。而当数据集产生较大差异时,仅需标注小部分样品即可实现自动组分识别。本方法具有较高的泛化性和可靠性,能够在实际应用提供足够的准确性与便利性。
虚拟成像是在三维空间中投射立体影像的技术,受采集设备、环境以及网络传输等因素的影响,图像易出现分辨率降低问题,导致虚拟成像细节重建效果不理想。为解决上述问题,提出基于VR和小波降噪的复杂虚拟成像重建方法。依据光学原理确定最小识别距离,结合摄像机采集目标物体多视点图像。利用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering, SLIC)超像素分割技术优化小波降噪法,完成图像的去噪。基于此,通过VR技术获取全息三维影像重建点坐标和深度距离,并将其投射至透明介质上,实现复杂虚拟成像重建。实验结果表明,研究方法的虚拟成像超像素分割效果更优,平均峰值信噪比为25.5dB,平均结构相似度为0.83,具有较高的应用可靠性。
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