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学兔兔
石油天然气学报 (江汉石油学院学报) 2009年6月 第31卷 第3期
Journal of Oil and Gas Technology(J.JP1) Jun.2009 Vo1.31 No.3 · 219·
基于Ohta颜色空间的石油地质图件目标
分割算法研究
易觉非 (长江大学信息与数学学院,湖北荆州434023)
[摘要]油田纸质地质图件矢量化意义重大。手工矢量化方法虽然能够达到精度要求,但劳动强度大,工
作效率低。自动矢量化方法可提高工作效率.但出错率高,后期查错工作量大。针对自动矢量化方法的
基础——目标分割问题,给出了基于颜色直方图和基于颜色表聚类的2个目标自动分割算法,可实现图
件的高速分割处理。
[关键词]Ohta颜色空间;颜色直方图;门限;目标分割
[中图分类号]TEl9 [文献标识码]A [文章编号]1000—9752(2009)03—0219—03
地质图件数字化,首先需要将纸质地质图件形成计算机图像,再将这些图像进行数字化处理。前者
可用图像输入设备 (如扫描仪、数字照相机等)解决,后者相当于将光栅化图像转换成矢量图形,目
前,应用较多的矢量化技术为屏幕手工跟踪方法和自动矢量化方法。手工跟踪方法出错率低,但劳动强
度大、工作效率低;自动矢量化方法提高了目标识别的自动化程度,但较易受到图像的噪声干扰,出错
率高,后期查错工作量大。针对这一问题,笔者提出了先将地质图件中的目标从图像中分割出来,以降
低图件中目标识别的难度[13,然后再进行矢量化的方法;并给出了基于Ohta颜色空间的两个地质图件
目标分割算法。
彩色图件的颜色直方图和颜色表含有丰富的颜色类别信息[2 ],该算法的基本思路就是利用颜色直
方图和颜色表来提取颜色类别 (或图件典型色),从而实现彩色图件的自动分割。如何从众多的颜色中
挑选出需要的图件典型色,就成为目标自动分割问题的关键。
1 Ohta颜色空间
选择合适的彩色空间对于彩色图像分割有重要意义。研究采用的Ohta颜色空间,是Ohta 在经验
总结的基础上,归纳得出的一组正交颜色特征集 {j J P)。其表示方法为:
] rR] rR]
Jl- LB-JlGl=号(R+G+B),r一 lG 专( B) =叫。lGl=l(2G—R_B)(1) LBJ LBJ
式中,R、G、B为RGB颜色空间的颜色分量。
Ohta彩色空间具有明度分量J ,其J 分量能有效地区分棕色和蓝色,I。分量能突出绿色,因此较为
适合一些石油地质图件的彩色分割处理。
2 基于颜色直方图的自动分割
石油地质构造图中采用渐变的颜色作为背景,表达储层属性 (如孔隙度、渗透率、饱和度等)的空
间变化。对于多颜色背景的图件来说,直接进行颜色直方图分析是无法分析出典型色的。为此,可先对
彩色图件进行一次局部自适门限处理,产生单色背景图像。在此基础上,进行颜色频数直方图分析,求
[收稿日期]2009—04—10
[作者简介]易觉非 (1966一),男。1987年大学毕业,讲师。现主要从事应用数学及软件开发的数学和科研工作。
学兔兔
· 22O· 石油天然气学报 (江汉石油学院学报) 2009年6月
出典型色,最后由各典型色进行颜色聚类,得到多个背景目标二值图像。其处理流程如图1所示。
一
图1 基于颜色直方图分析的自动分割流程图
2.1 多颜色背景的局部自适应门限处理
为了后续的颜色直方图分析,首先对图像背景进行分割,即将多颜色背景从图像中清除,形成单一
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