基于概率神经网络的岩石薄片图像分类识别研究

摘要：

为实现岩石薄片图像孔隙识别的自动化,提出了一种基于聚类分割和神经网络相结合的分类识别方法.首先在图像中应用Kmeans聚类分割算法,将岩石图像分割为背景岩石和目标孔隙两类,并分别提取足够特征进行分类测试,效果良好.其次选100幅岩石图像,每组5幅图像共20组,每组200个数据进行验证.实验表明,建立好的概率神经网络可以准确分类识别出目标孔隙,识别平均正确率为95.12％,已达到实际应用需要.

关键词：Kmeans聚类、概率神经网络、岩石薄片图像、模式识别

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金40872087

在线出版日期：2013-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：9231-9235