一种基于多层多核学习与区域合并的砂岩孔隙检测方法

摘要

本发明涉及一种基于多层多核学习与区域合并的砂岩孔隙检测方法，包括：获取原始孔隙图像，对图像去噪和图像增强处理，再对图像进行SLIC超像素分割；构建RAG区域邻接图，标记区域间的相邻关系；在超像素分割后进行人工标注，二分类为孔隙区域和非孔隙区域；对训练集图像提取人工特征，得到多特征融合的特征向量，构建多层多核模型；将测试集图像提取多特征向量，输入到保存后的模型中；输出为当前区域为孔隙的概率，作为区域相似性度量值；计算图中每个相邻区域的相似程度；进行区域合并；输出孔隙检测区域。本发明利用多层多核学习算法进一步提高区域识别的准确率，可以更好地区分图像目标区域与背景区域，提高了检测精度。