28、矿物岩石图像识别与图像加密技术解析

矿物岩石图像识别与图像加密技术解析

1. 矿物岩石图像识别方法

在实际应用中，对于真实的矿渣样本等矿物的显微图像，是可以采用自动化的方式对其矿物成分进行定性评估的。在获取完整图像后，通常需要对图像进行处理，以简化后续的分析工作。

1.1 聚类分析方法

聚类分析是将一组元素根据其相似性自动划分为不同的组，这些组也被称为簇。在矿物岩石图像分析中，运用聚类分析算法可以通过显微镜在反射光下拍摄的图像中识别出矿物的颜色和纹理特征，从而确定矿石矿物。

K - 均值方法是一种常用的聚类算法，它基于特定标准将图像分割成 K 个相互远离的不同簇。该方法通过一个两步算法实现，目的是最小化所有 K 个簇内“点到质心”的距离之和，即最小化簇内的变异性，最大化簇间的变异性。

K - 均值聚类的具体步骤如下：
1. 指定想要找到的簇的数量 K。
2. 从选定空间的向量集中随机选择 K 个向量，这些向量是初始计算阶段簇的质心。
3. 计算每个向量空间到步骤 2 中得到的每个质心的距离，可以使用以下度量公式来确定距离：
- (D(x,y) k = \sqrt{\sum {p=1}^{n} (P_{x,y}^p - P_k^p)^2})
- (D(x,y) k = \sum {p=1}^{n} |(P_{x,y}^p - P_k^p)|)
其中，((x, y)) 是观测的坐标，(k \in [1, K]) 是簇的索引，(n) 是使用的特征空间的维度，(p \in [1, n]) 是特征观测的索引。
4. 确定与观测距离最小的簇的质心，将该观测与该簇匹配。 <