Разработка алгоритма классификации типов пород на основе данных рентгеновской томографии
Рентгеновская томография в петрофизике 5
Начальные данные • 14 метров • 9000 срезов на каждый метр • . bmp файлы • 1000*1000 Тестовые образцы: • 8739 -8743 (1) • 1600 -1605 (2) • 2200 -2400 (4) • 4884 -4888 (7) 3
Детектор границ Кэнни 1. 2. 3. 4. 5. Сглаживание Поиск градиентов Подавление немаксимумов Двойная пороговая фильтрация Трассировка области неоднозначности 6
Метод к-средних 7
Сглаживание Гаусса 8
Разработка алгоритма 9
Видео 10
Детектор границ Кэнни 11
Трещины 12
Поиск по цвету вручную 13
Классификация по цвету 14
Построение графиков 15
Дисперсия – поиск краев 17
Сглаживание по Гауссу 18
Дисперсия - классификация 19
Дисперсия - классификация 19
Дисперсия - классификация 19
Дисперсия - классификация 19
Дисперсия - классификация 19
Заключение • Существующие алгоритмы не подходят для задачи: o o o Ошибки в определении зон на картинке Высокая погрешность относительно шума Длительное время работы • Была создана программа, который выполняет следующие функции: o o o Создание видео Поиск трещин Поиск по цвету Построение графиков Дисперсиальный поиск краев Дисперсиальная классификация • Алгоритм решает поставленные цели корректно 20
Скачать презентацию Разработка алгоритма классификации типов пород на основе данных
DoaAfRRTCBoXrTD рус.pptx