76、岩石图像孔隙识别与RFID辅助数字纪念品生成系统

岩石图像孔隙识别与RFID辅助数字纪念品生成系统

在当今科技发展的背景下，岩石图像孔隙识别和数字纪念品生成系统都有着重要的应用价值。下面将分别介绍基于模糊C均值聚类和神经网络的岩石图像孔隙识别方法，以及RFID辅助的数字纪念品生成系统。

岩石图像孔隙识别

在石油和天然气预测、储量计算等过程中，储层孔隙度是非常重要的参数，因此准确识别岩石图像中的孔隙至关重要。

颜色空间选择

相对于灰度图像，彩色图像包含更多有价值的空间信息。常见的颜色空间有RGB、HSV、CIE Lab、CMYK等，其中CIE Lab以人类视觉感知为模型，具有感知均匀性和欧几里得距离不变性的特点，本实验选用CIE Lab颜色空间的图像，图像主要包含岩石颗粒和红色的孔隙，目标是分离红色孔隙和岩石颗粒背景，并使用BP神经网络识别包含孔隙的图像。

模糊C均值聚类（FCM）

FCM是一种基于划分的聚类算法，由Bezdek在1973年引入。假设样本空间X被划分为k类，聚类中心集C = (c1, c2, …, cn)需要最小化以下目标函数值：
[
J_m(U,V) = \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{C} \mu_{ij}^m d_{ij}^2
]
其中，(d_{ij}^2 = |x_i - c_j|^2)是欧几里得距离，且满足：
[
\sum_{j=1}^{k} \mu_{ij} = 1
]
(\mu_{ij} \in [0,1])，(U = (\mu_{ij}))为模糊隶属度矩阵，(\mu_{ij})是(x_i)属于(c_j)的隶属度，m是模糊加权参数，用