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關鍵詞：巖心顆粒 彩色圖像分割 gabor紋理特征 核模糊c均值聚類算法 多維特征 

摘要：巖心顆粒的彩色圖像包含的信息具有復雜性和多樣性,除了人眼視覺系統容易感知的顏色與空間形狀特征之外,還隱含著更深層次的紋理特征信息。提出一種多維特征核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)聚類分割算法:首先使用Gabor濾波器組在頻域的不同尺度和方向上對巖心顆粒彩色圖像進行卷積濾波處理,并將Gabor濾波結果作為頻譜的局部紋理特征;然后將紋理特征、顏色特征以及圖像像素點空間位置信息合并到核模糊C均值聚類算法中,從而實現巖心顆粒彩色圖像的分割。結果表明:與其他算法的分割結果相比,多維特征KFCM聚類分割算法能更準確地識別不同類型的巖心顆粒的彩色圖像,獲得了良好的分割結果。

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