Zastosowanie metod analizy obrazów do detekcji sieci szczelin śródkrystalicznych obserwowanych na mikroskopowych obrazach struktur skalnych

Obara, B.; Młynarczuk, M.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Zastosowanie metod analizy obrazów do detekcji sieci szczelin śródkrystalicznych obserwowanych na mikroskopowych obrazach struktur skalnych

Autorzy

Obara B. , Młynarczuk M.

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma

https://imgpan.pl/wydawnictwa/prace-img-pan/

Identyfikatory

Warianty tytułu

Application of image analysis methods to detection of transcrystalline microcracks observed in microscope images of rock structures

Języki publikacji

Abstrakty

Analiza obrazu jest szybko i perspektywicznie rozwijającą się metodą o multidyscyplinarnym wykorzystaniu. W prezentowanej pracy przedstawiono zastosowanie tej metody w obszarze badania struktur skalnych, w szczególności w procesie segmentacji szczelin śródkrystalicznych obserwowanych na mikroskopowych zdjęciach dolomitu i granitu. Analizowane kolorowe obrazy, losowo wybranych pól szlifów cienkich dolomitu i granitu, zostały poddane transformacji systemu koloru RGB do systemu koloru CIELab. Następnie, przy wykorzystaniu technik przetwarzania obrazów, w szczególności analizy odchylenia standardowego jasności (poziomów szarości) otoczenia szczelin i granic ziarn na analizowanych obrazach, wykonano detekcję szczelin śródkrystalicznych. Owocem przeprowadzonych prac badawczych jest zbiór algorytmów pozwalających na poprawną i w pełni automatyczną segmentację szczelin śródkrystalicznych a w końcowym efekcie, możliwość ich ilościowej analizy.

The study discusses the results obtained due to application of automatic algorithm of image analysis to analysis of microcraks in dolomite and granite, which were been obtained in the laboratory conditions. On the thin section, random fields have been analysed. For each measurement field, we used a set of seven input colour images obtained from optical polarizing microscope with different set-ups of polarization. For each colour image, initial colour system transformation from RGB to CIELab and filtering, were made. The algorithm is based on combination of Gauss function convolution, standard deviation of image intensity, morphological and statistical functions of image analysis. The proposed method allows to obtain the properly segmented intercrystalline microcraks on which the geometrical measurements can be made. The obtained results show, that in case of segmentation of the microscope images of microcraks in dolomite and granite, the proper method of image analysis have been developed.

Słowa kluczowe

analiza obrazów szczeliny śródkrystaliczne struktury skalne

image analysis rock structures transcrystalline microcracks microscope

Wydawca

Instytut Mechaniki Górotworu PAN

Czasopismo

Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN

Rocznik

2004

Tom

Vol. 6, no. 1-2

Strony

93--102

Opis fizyczny

Bibliogr. 24 poz., rys.

Twórcy

autor

Obara B.

Instytut Mechaniki Górotworu PAN, ul. Reymonta 27; 30-059 Kraków

autor

Młynarczuk M.

Instytut Mechaniki Górotworu PAN, ul. Reymonta 27; 30-059 Kraków

Bibliografia

1. KOWALLIS B.J., WANG H.F.: Microcrack study of granitic cores from Illinois deep borehole UPH-3, Journal of Geophysical Research 88, 7373-7380, 1983.
2. GERAUD Y., MAZEROLLE F., RAYNAUD S.: Comparison between connected and overall porosity of thermally stressed granites, Journal of Structural Geology 14, 981-990, 1992.
3. KRANZ R.L.: Microcracks in rocks: a review, Tectonophysics 100, 449-480, 1983.
4. BODZIONY J., MŁYNARCZUK M., RATAJCZAK T.: Identification of trans- and intercrystalline image of the fracture surfaces of rock specimens, Acta Stereologica, 1993.
5. TAKEMURA T., GOLSHANI A., ODA M., SUZUKI K.: Preferred orientations of open microcracks in granite and their relation with anisotropic elasticity, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 40, 443-454.
6. CHEN Y., NISHIYAM T., KUSUDA H., KITA H., SATO T.: Correlation between microcrack distribution patterns and granitic rock splitting planes, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 36, 4, 535-541, 1999.
7. ÅKESSON U., HANSSON J., STIGH J.: Characterisation of microcracks in the Bohus granite, western Sweden, caused by uniaxial cyclic loading, Engineering Geology, 72, 131-142, 2004.
8. MENENDEZ B., DAVID C., NISTAL A. M.: Confocal scanning laser microscopy applied to the study of void networks in cracked granite samples and in cemented sandstones, Computer & Geosciences, 2001.
9. ÅKESSON U., STIGH J., J.E. LINDQVIST: The influence of foliation on the fragility of granitic rocks, image analysis and quantitative microscopy, Engineering Geology, 68, no. 3, 275-288, 2003.
10. THAM L.G., LI L., TSUI Y., LEE P.K.K.: A replica method for observing microcracks on rock surfaces, International Journal of Rock Mechanics and Mining Science, 40, 785-794, 2003.
11. MŁYNARCZUK M., RATAJCZAK T., AKSAMIT J.: Zastosowanie metod sterologii i analizy obrazu do ilościowego opisu spękań wymuszonych w skałach, Prace IMG PAN, 409-421, 2003.
12. OBARA B., MŁYNARCZUK M.: Wykorzystanie metod analizy obrazu do zautomatyzowania opisu geometrii szczelin śródkrystalicznych występujących w dolomicie z Rędzin, XXVII Zimowa Szkoła Mechaniki Górotworu, Zakopane, Polska, 319-329, 2004.
13. NOWAKOWSKI A., MŁYNARCZUK M., RATAJCZAK T., GUSTKIEWICZ J.: Wpływ warunków termicznych na zmianę niektórych własności fizycznych i strukturalnych wybranych skał, Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN, Kraków, 2003.
14. Starkey J., Samantaray A.K.: Edge detection in petrographic images, Journal of Microscopy 172(3), 263-266, 1993.
15. ORCHARD M.T., BOUMAN C.A.: Color quantization of images, IEEE Trans. Signal Process. 39, 2677-2690, 1991.
16. PIETIKÄINEN M., NIEMINEN S., MARSZALEC E., OJALA T.: Accurate color discrimination with classification based on feature distributions, Proc. 13th International Conference on Pattern Recognition, Vienna, Austria, 833-838, 1996.
17. ZARIT B.D., SUPER B.J., QUEK F.K.H.: Comparison of Five Color Models in Skin Pixel Classifi cation, Proc. Intl. Workshop on Recognition, Analysis, and Tracking of Faces and Gestures in Real-Time Systems, 58-63, 1999.
18. GUO P., MICHAEL R.L.: A Study on Color Space Selection for Determining Image Segmentation Region Number, Proc. of the 2000 International Conference on Artifi cial Intelligence (IC-AI’2000), USA, 3, 1127-1132, 2000.
19. OOI W.S., LIM C.P.: Hybrid Image Segmentation based on Fuzzy Clustering, Algorithm for Satellite Imagery Searching and Retrieval, 9th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Application, 2004.
20. CHAUDHURI S., CHATTERJEE S., KATZ N., NELSON M., GOLDBAUM M.: Detection of blood vessels in retinal images using two dimensional matched fi lters, IEEE Trans. Medical imaging, 263-269, 1989.
21. OTSU N.: A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms, In IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 9 (1), 62-69, 1979.
22. SERRA J.: Image analysis and mathematical Morphology, Academic Press, 1982.
23. Rock Mechanics and Mining Sciences, 40, 4, 443-454, 2003.
24. WYSZECKI G., STILES W.S.: Color Science: Concepts and Methods, Quantitative Data and Formula (2nd edition), John Wiley & Sons, 1982.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-ab1d27a9-f31f-4cde-97a0-3bbab4160834