结合模糊C均值聚类与BP神经网络的岩石孔隙识别方法

为实现岩石图像中孔隙的自动识别,该文提出使用模糊C均值聚类与BP神经网络相结合的方法识别岩石图像中的孔隙,并将其应用于铸体薄片图像中。首先在图像中应用模糊C均值聚类分割算法将图像分割出两类,再运用BP神经网络进行训练和分类识别。实验表明,经过训练的BP神经网络可以准确的识别出铸体图像中的有效孔隙,为实际应用奠定良好基础。