[发明专利]基于机器学习的页岩SEM图像分割方法有效
| 申请号： | 202011223216.6 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112348831B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 刘学锋;万金彬;程道解;尼浩;夏富军;张令坦 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东）;中国石油集团测井有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 济南鲁科专利代理有限公司 37214 | 代理人： | 商福全 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的页岩SEM图像分割方法，属于页岩成分表征技术领域，其包括：S1、获取页岩的SEM二次电子灰度图像；S2、建立需要分割的成分类别；S3、人工选取各成分类别的图像区域作为训练像素；S4、对各个成分类别的图像区域通过各函数进行滤波处理，提取各特征值，构建训练数据集；S5、利用训练数据集训练随机森林分类器；S6、采用训练好的随机森林分类器对需要分割的页岩SEM图像进行分割。本发明提供的基于机器学习的页岩SEM图像分割方法，使用特定的函数对原始图像中每个像素点进行处理，获得训练数据集中的各特征值，该训练数据集有效的提高了所训练的随机森林分类器的准确性，提高了图像分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 页岩 sem 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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