一种用于绿帘石晶体显微照片中裂变径迹分割的自动方法

手动识别裂变径迹存在实际性问题，例如由观测者观测效率导致的差异。一种能够在显微照片中识别裂变径迹的自动处理方法可解决此问题并提高径迹计数速度。然而，非平凡图像的分离是图像处理中最困难的任务之一。已有若干商业和免费软件可用，但这些软件旨在用于特定图像。本文提出一种基于 starlet 小波的自动方法，以分离矿物显微照片中的裂变径迹。自动化通过 Matthews 相关系数实现，结果通过精确率、召回率和准确率评估。该技术是针对扫描电子显微镜图像分割方法的一种改进。此方法应用于绿帘石斑晶的显微照片，即使在困难图像中也获得了高于 89% 的裂变径迹分割准确率。与所提方法对应的算法可下载获取。使用本文提出的方法，用户可以轻松确定矿物样品显微照片中的裂变径迹。