Application of the image analysis method to the detection of transcrystalline microcracks observed in microscope images of dolomite and granite structures

• Autorzy: Obara B.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie metod analizy obrazu do detekcji szczelin śródkrystalicznych obserwowanych na mikroskopowych obrazach struktur dolomitu i granitu

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper is concemed with the development and application of an automatic algorithm of image analysis for detection of transcrystalline microcracks in dolomite and granite structures. Thin sections of dolomite and granite rock samples were duly prepared in the laboratory conditions. For each measurement field on thin sections we considered a set of input colour images obtained using an optical polarizing microscope. Then colour system transformation RGB to CIELab and two-dimensional Gauss matched filtration procedures were performed, followed by transcrystalline microcracks segmentation for each colour image. The results confirm the adequacy of the image analysis method applied to the segmentation of the microscope images of transcrystalline microcracks in dolomites and granite. The research yields a set of algorithms that allow a fully automatic segmentation of transcrystalline microcracks and then geometrical and statistical analysis. The developed method may facilitate the petrographical and stereological studies of rock structures observed under the polarisation microscope.

PL

W artykule przedstawiono rozwój i zastosowanie metod komputerowej analizy obrazu do detekcji mikroszczelin śródkrystalicznych występujących w dolomicie i granicie. W warunkach laboratoryjnych zostały przygotowane szlify cienkie z próbek skalnych dolomitu i granitu. Na szlifach zostało wybrane 16 pól pomiarowych, dla każdego z nich wykonano, przy użyciu mikroskopu polaryzacyjnego, 12 kolorowych zdjęć. II zdjęć (rys. 1a) przy użyciu dwóch skrzyżowanych polaryzatorów (każde przy coraz to innym kącie skrzyżowania) i jedno zdjęcie przy użyciu jednego polaryzatora (rys. 1b). Cały proces segmentacji mikroszczelin śródkrystalicznych został podzielony na dwa podstawowe etapy: detekcja wszystkich obiektów posiadających cechy charakterystyczne dla mikroszczelin i eliminacja obiektów, zidentyfikowanych w pierwszym etapie jako mikroszczeliny, a nie będących mikroszczelinami. W pierwszym etapie wszystkie zdjęcia zostały poddane transformacji systemu koloru ROB do systemu koloru CIELab (rys. 2) oraz filtracji przy utyciu dwu-wymiarowego filtru Gaussa (rys. 4) a następnie automatycznej binaryzacji (rys. 6a). W drugim etapie, zdjęcia wykonane przy użyciu jednego polaryzatora (rys. lb) zostały poddane sekwencyjnej filtracji z użyciem liniowego elementu strukturalnego (rys. 6d) a następnie użyte do wyznaczenia wartości odchylenia standardowe koloru otoczenia mikroszczelin i granic ziarn na analizowanych obrazach (rys. 6e). Obraz z rysunku 6e, po zastosowaniu automatycznej binaryzacji (rys. 6t), wykorzystano do eliminacji granic ziarn z obrazu na rysunku 6a. Zaproponowany algorytm pozwala na w pełni automatyczną detekcję mikroszczelin śródkrystalicznych występujących na mikroskopowych obrazach struktur dolomitu i granitu a wybrane wyniki przedstawiono na rysunku 7. Dla posegmentowanych obrazów badanych struktur dolomitu i granitu, wybrano i wyznaczono dwa geometryczne parametry opisujące występujące w nich mikroszczeliny: długość spękań (rys. 8, 9) oraz ich ukierunkowanie (rys. 10,11). Przedstawione w pracy podejście może w znaczący sposób usprawnić i przyspieszyć petrograficzną i stereologiczną analizę struktur skalnych obserwowanych pod mikroskopem polaryzacyjnym.

Słowa kluczowe

EN

rock structures; microcracks; microscopy; colour systems; image analysis

PL

struktury skalne; mikroszczeliny; analiza obrazu; mikroskopia; systemy koloru

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2005
• Tom: Vol. 50, no 4
• Strony: 537--551
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Obara B.

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

Bibliografia

• [1] Akesson, U., Hansson , J., Stigh, J., 2004. Characterisation of microcracks in the Bohus granite, western Sweden, caused by uniaxial cyclic loading, Engineering Geology 72: 131-142.
• [2] Akesson, U., Stigh, J., Lindqvist, J.E., 2003. The influence of foliation on the fragility of granitic rocks, image analysis and quantitative microscopy, Engineering Geology 68: 275-288.
• [3] Bodziony, J., Młynarczuk, M., Ratajczak, T., 1993. Identification of trans- and intercrystalline image of the fracture surfaces of rock specimens, Acta Stereologica 12: 229-234.
• [4] Chen, Y., Nishiyam, T., Kusuda, H., Kita, H., Sato, T., 1999. Correlation between microcrack distribution patterns and granitic rock splitting planes, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 36: 535-541.
• [5] Chaudhuri, S., Chatterjee, S., Katz, N., Nelson, M., Goldbaum, M., 1989. Detection of blood vessels In retinal images using two dimensional matched filters, IEEE Trans. Medical imaging: 263-269.
• [6] Geraud, Y., Mazerolle, F., Raynaud, S., 1992. Comparison between connected and overall porosity of thermally stressed granites, Journal of Structural Geology 14: 981-990.
• [7] Giakoumis, I., Pitas, I., 1998. Digital Restoration of Painting Cracks, ISCAS, Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and Signals: 269-272.
• [8] Guo, P., Michael, R.L., 2000. A Study on Color Space Selection for Determining Image Segmentation Region Number, Proc. of the 2000 International Conference on Artificial Intelligence (IC-AI’2000), USA 3: 1127-1132.
• [9] Kowallis, B.J., Wang, H.F., 1983. Microcrack study of granitic cores from Illinois deep borehole UPH-3, Journal of Geophysical Research 88: 7373- 7380.
• [10] Kranz, R.L., 1983. Microcracks in rocks: a review, Tectonophysics 100: 449-480.
• [11] Marty-Mahe, P., Loisel, P., Fauconneau, B., Haffray, P., Brossard, D., Davenel, A., 2004. Quality traits of brown trouts (Salmo trutta) cutlets described by automated color image analysis, Aquaculture 232: 225-240.
• [12] Menendez, B., David, C., Nistal, A.M., 2001. Confocal scanning laser microscopy applied to the study of void networks in cracked granite samples and in cemented sandstones, Computer & Geosciences 27: 1101-1109.
• [13] Młynarczuk, M., 2004. Potential applications of image analysis and mathematical morphology to stereological analysis of rock structures, Archives of Mining Sciences 49: 117-140.
• [14] Obara, B., Młynarczuk , M., 2004. Application of image analysis mehods to automize the process of discription of transcrystalline cracks geometry in dolomite from Redziny, Geotechnique and special construction, Cracow, KGBiG. 319-329p.
• [15] Obara, B., 2005. Developing of the image segmentation methods to rock microcraks analysis, EUROCK 2005, Brno, Czech Republic, 429-432.
• [16] Ooi, W.S., Lim, C.P., 2004. Hybrid Image Segmentation based on Fuzzy Clustering, Algorithm for Satellite Imagery Searching and Retrieval, 9th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Application 7: 12.
• [17] Orchard, M.T., Bouman, C.A., 1991. Color quantization of images, IEEE Trans. Signal Process. 39: 2677-2690.
• [18] Otsu, N., 1979. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms, In IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 9: 62-69.
• [19] Pietikäinen, M., Nieminen, S., Marszalec, E., Ojala, T., 1996. Accurate color discrimination with classification based on feature distributions, Proc. 13th International Conference on Pattern Recognition, Vienna, Austria: 833-838.
• [20] Serra, J., 1982. Image analysis and mathematical Morphology, Academic Press.
• [21] Starkey, J., Samantaray, A.K., 1993. Edge detection in petrographic images, Journal of Microscopy 172: 263-266.
• [22] Takemura, T., Golshani, A., Oda, M., Suzuki, K., 2003. Preferred orientations of open microcracks in granite and their relation with anisotropic elasticity, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 40: 443-454.
• [23] Tham, L.G., Li, L., Tsui, Y., Lee, P.K.K., 2003. A replica method for observing microcracks on rock surfaces, International Journal of Rock Mechanics and Mining Science 40: 785-794.
• [24] Wyszecki, G., Stiles, W.S., Color Science: 1982. Concepts and Methods, Quantitative Data and Formula (2nd edition), John Wiley & Sons.
• [25] Zarit, B.D., Super, B.J., Quek, F.K.H., 1999. 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.