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摘要
碳酸盐岩是一种非常重要的油气储集体。一直以来，碳酸盐岩薄片特征的鉴定多依赖于人工标注，耗时长且主观性强。随着机器学习等技术的快速发展，将已有图像转化为数字图像后再进行分割、分类和特征提取，可以有效地提升效率，降低成本。为此，针对碳酸盐岩鲕粒特征提取采用了两种方法进行对比研究：一种是基于传统图像分割处理算法，一种是基于SLIC的超像素分割算法。实验结果表明超像素分割算法在准确度、提取速率等方面相较于传统分割算法更具优势。
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单位中国石油勘探开发研究院
