CobWeb——基于机器学习技术的自动断层图像分析工具箱：应用与实例
人机交互
2018-04-10 v3
摘要
在本研究中，我们介绍了 CobWeb 1.0，这是一个专门为高分辨率断层扫描所得数字岩石图像的精确图像分割与代表性基本体积分析而量身定制的图形用户界面。CobWeb 代码是一个作为一系列 Windows 可执行二进制文件部署的工作包，使用了 MATLAB 的图像处理和机器学习库。该用户友好的界面支持采用 K-means、Fuzzy C-means、最小二乘支持向量机以及集成分类（bagging 和 boosting）分割技术进行图像分割与交叉验证。可对不同地质材料快速进行感兴趣区域分析，包括相对孔隙度趋势、孔隙大小分布以及不同相的体积分数。数据可导出至 ParaView、DSI Studio (.fib)、Microsoft Excel 和 MATLAB 以供进一步可视化与统计分析。该新工具的效能通过均来自同步辐射断层扫描数据集的含气水合物沉积物样品和 Berea 砂岩，以及 Grosmont 碳酸盐岩 X 射线微断层扫描数据集进行了验证。尽管具有亚微米级的高分辨率，含气盐水合物数据集仍受到边缘增强伪影的困扰。这些伪影主要通过结合非局部均值和各向异性扩散滤波的双滤波方法进行了归一化处理。从而利用双聚类方法成功实现了各相（盐水、砂和气水合物）的期望自动分割。
引用
@article{arxiv.1803.11046,
title = {CobWeb - a toolbox for automatic tomographic image analysis based on machine learning techniques: application and examples},
author = {Swarup Chauhan and Kathleen Sell and Frieder Enzmann and Wolfram Rühaak and Thorsten Wille and Ingo Sass and Michael Kersten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.11046},
year = {2018}
}
备注
29 pages (article + appendix). 16 figures (8 Article/8 Appendix)