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摘要
剩余油主要吸附在地下岩石中，研究剩余油的载体是解决剩余油问题的关键，而油层孔隙中剩余油的微观赋存状态是指导剩余油挖潜的重要依据。论文面向岩心含油荧光薄片图像，提出了一种基于图像分割和机器学习的微观剩余油分析方法。首先利用形态学开闭重建运算对图像的形态学梯度图像进行梯度重建，然后进行分水岭分割，应用区域合并算法对分割后的图像进行子区域合并，最后采用机器学习技术提取各区域的颜色特征并识别和分类。实验结果表明，本文提出的算法有效解决了分水岭算法的过分割问题，较好地实现了岩心中矿物颗粒分类识别和标注。
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