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页岩薄片孔缝分割的自动阈值生成方法
标题：页岩薄片孔缝分割的自动阈值生成方法
摘要：
页岩薄片孔缝分割是研究页岩储层孔隙结构与储层特性的重要环节。然而，手动设定阈值会受到主观因素影响，使得孔缝分割结果不够准确与可靠。因此，本论文提出了一种基于图像处理技术的自动阈值生成方法，以提高页岩薄片孔缝分割的准确性和可重复性，并应用实验验证了该方法的有效性。
1.引言
页岩储层作为非常规油气资源的重要组成部分，在储层特性与产能评价方面具有重要的研究价值。而页岩薄片的孔隙结构是其储层特性的重要参数，因此，对页岩薄片的孔缝进行准确分割具有重要的意义。然而，由于孔缝的形态多样性，手动设定阈值的方式无法满足对不同页岩薄片的分割需求，因此需要一种自动阈值生成方法。
2.相关研究
目前，针对页岩薄片孔缝分割的研究主要集中在孔缝提取方法和阈值生成方法两个方面。已有的孔缝提取方法包括基于形态学方法、灰度共生矩阵方法等，然而这些方法需要对孔缝的形态特征有明确的先验知识，并且对噪声比较敏感。另外，传统的手动阈值生成方法虽然方便灵活，但在准确性和可重复性方面存在一定的局限。
3.自动阈值生成方法的原理
本文所提出的自动阈值生成方法基于图像处理技术，主要包括以下几个步骤：首先，对页岩薄片图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强等；然后，通过基于直方图的方法，分析图像的灰度分布情况，选择适当的阈值；接下来，利用阈值对图像进行二值化处理，并通过形态学操作进行孔缝的填充与连接；最后，进行后处理，包括去除孔缝中的噪声、孔缝的分割及特征提取等。
4.实验验证和结果分析
本文利用实验图像对所提出的自动阈值生成方法进行了验证，并与其他常用方法进行了对比。实验结果表明，本文方法能够有效地将孔缝与背景进行分割，并且在准确性和可重复性方面优于其他方法。而且通过对孔缝特征的提取，可以进一步分析页岩储层的孔隙结构与储层特性。
5.结论与展望
通过本文的研究，可以总结出自动阈值生成方法在页岩薄片孔缝分割中的重要性和优势。然而，该方法仍然存在一些局限性，包括对噪声敏感以及对孔缝形态多样性的适应性不足等，因此需要进一步完善和改进。未来的研究可以通过引入深度学习等先进的图像处理技术，进一步提高孔缝分割的准确性和可靠性。
关键词：页岩薄片、孔缝分割、自动阈值生成方法、图像处理技术、准确性、可重复性