利用边缘检测与颜色分析对侵入式火成岩薄片图像进行无监督分类
计算机视觉与模式识别
2021-06-24 v2
摘要
岩石分类是地质学研究中的基本任务之一。该过程需要人类专家在显微镜下检查采样的薄片图像。在本研究中，我们提出了一种使用显微镜自动化、数字图像采集、边缘检测和颜色分析（直方图）的方法。我们使用安装在常规显微镜上的数码相机，从20个标准薄片中收集了60张数字图像。每张图像被划分为有限数量的单元格，形成网格结构。每个单元格内像素的边缘和颜色特征决定了其分类。然后，各个单元格通过多数投票方案决定整张薄片图像的分类。我们的方法取得了高达90%至100%精度的成功结果。
引用
@article{arxiv.1710.00189,
title = {Unsupervised Classification of Intrusive Igneous Rock Thin Section Images using Edge Detection and Colour Analysis},
author = {S. Joseph and H. Ujir and I. Hipiny},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.00189},
year = {2021}
}
备注
Published in 2017 IEEE International Conference On Signal and Image Processing Applications