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基于视觉纹理度的WBCT岩心图像压缩
摘要
随着岩心图像采集的增加，对于岩心图像的压缩与处理技术的要求也变得日益迫切。本文提出了一种基于视觉纹理度的WBCT岩心图像压缩方法。该方法利用纹理特征将岩心图像分成多个子图像，然后分别对每个子图像进行压缩，最终得到相对较小的压缩图像，同时保持较好的视觉质量。实验结果表明，该方法可以有效地压缩WBCT岩心图像，同时在保持图像质量的同时也加快了图像压缩的速度。
关键词：WBCT岩心图像、纹理特征、视觉质量、压缩速度
ABSTRACT
Withtheincreaseinthecollectionofcoreimages,thedemandforcompressionandprocessingtechnologyofcoreimageshasbecomeincreasinglyurgent.Inthispaper,aWBCTcoreimagecompressionmethodbasedonvisualtexturedegreeisproposed.Themethoddividesthecoreimageintomultiplesub-imagesbasedontexturefeatures,andthencompresseseachsub-imageseparatelytoobtainrelativelysmallcompressedimageswhilemaintaininggoodvisualquality.TheexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelycompressWBCTcoreimages,andatthesametime,speedupthecompressionofimageswhilemaintainingimagequality.
Keywords:WBCTcoreimage,texturefeatures,visualquality,compressionspeed
引言
随着现代探矿技术的不断发展，矿产勘探领域对岩心图像的采集和分析需求越来越大。由于岩心图像数据量庞大，传输和存储成本较高，因此对岩心图像进行有效的压缩和处理变得至关重要。同时，高质量的图像压缩和处理技术在岩心图像领域中也具有重要的应用价值。
图像压缩算法主要包括有损和无损压缩两种方法。无损压缩方法可以完全还原图像信息，但是压缩比低，无法满足大规模图像数据的存储和传输需求。有损压缩方法压缩比较高，但是压缩后的图片质量较低，不适合要求较高的图像应用。因此，在有损压缩方法中，如何在保持良好的视觉效果的同时，将数据压缩至尽可能小的文件大小，成为了一个很重要的问题。
图像的纹理特征是岩心图像处理和压缩的重要因素之一。本文基于视觉纹理度，提出了一种用于WBCT岩心图像压缩的方法。该方法采用纹理度评价子图像的纹理特征，并利用AdaptiveDifferentialPulseCodeModulation（ADPCM）算法进行有效的压缩。本文通过对实际数据的处理和实验对比，验证了该方法可以实现高效的岩心图像压缩。
本文的其余部分组织如下。第二部分介绍了本文所使用的数据集和算法。第三部分详细说明了基于纹理特征的岩心图像压缩算法。第四部分给出了实验结果和分析。第五部分总结和展望。
数据集和算法
本文使用钨钴地矿探测设备采集的WBCT岩心图像作为实验数据集。原始图像的大小为1000×1000像素，色彩深度为8位。为了更有效地进行图像处理和压缩，本文先将原始图像进行裁剪和旋转，得到大小为500×500像素的标准图像。
本文所使用的图像压缩算法是基于ADPCM算法的改进版。ADPCM算法采用线性量化方式将信号混合，降低信号的冗余度，实现有效的图像压缩。在ADPCM算法的基础上，本文进一步利用了模糊C均值聚类算法（FCM）将图像分成多个子图像，并且使用纹理度评价子图像的纹理特征，单独对每个子图像进行压缩，从而实现更好的压缩率和视觉质量。具体的压缩算法将在下一章节中详细介绍。
基于纹理特征的岩心图像压缩算法
本文提出的岩心图像压缩算法包括以下三个步骤:
1.FCM聚类算法
为了将岩心图像分成多个子图像，本文采用了模糊C均值聚类算法（FCM）。FCM算法是一种基于模糊方法的聚类算法，可以有效地实现复杂数据集的聚类。
在本文所提出的算法中，将岩心图像分成大小相同、像素值分布相似的若干个子图像。本文采用了三个聚类中心进行聚类，并进一步对子图像进行标记处理，以准备进行后续的纹理度评估和ADPCM压缩。
2.算法评估纹理度
为了有效地压缩子图像，本文采取了基于视觉纹理度的方法。纹理度是一个描述图像纹理结构的数值，可以用来评价图像的纹理特征。纹理度值越高，图像中的纹理结构越明显。
本文采