Title: Сегментация трехмерного FIB-SEM изображения с выраженным эффектом прозрачности пор
Other Titles: Segmentation of 3D FIB-SEM data with pore-back effect
Authors: Реймерс, И.А.
Сафонов, И.В.
Якимчук, И.В.
Issue Date: 2019
Publisher: Изд-во «Новая техника»
Citation: Реймерс И.А. Сегментация трехмерного FIB-SEM изображения с выраженным эффектом прозрачности пор / И.А. Реймерс, И.В. Сафонов, И.В. Якимчук // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст] : V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии" : 21-24 мая : в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. Р. В. Скиданова]. - Самара: Новая техника, 2019. - Т. 2: Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли. – 2019. – С. 387-396.
Abstract: Одним из методов изучения микроструктуры материалов является FIB-SEM томография, результатом которой является набор изображений последовательных срезов исследуемого образца. В нефтегазовой отрасли представляет интерес задача построения цифровой модели пористой структуры по данным FIB-SEM. В общем случае данная проблема все еще не решена, в частности, из-за эффекта прозрачности пор («pore-back»), который затрудняет автоматическую сегментацию изображений. Мы предлагаем новый трехмерный алгоритм сегментации, основанный на применении маркерного водораздела. Маркеры матрицы определяются при помощи оператора локальной дисперсии, маркеры пор — с помощью порогового преобразования и морфологического полуградиента. По эталонной разметке дается количественная оценка предлагаемого алгоритма в сравнении с двумя существующими. One of the promising methods for studying of materials microstructure is focused ion beam tomography (FIB-SEM). The result of the procedure is an image stack of a sample sequential layers. The reconstruction of the porous 3D structure from FIB-SEM data is an unresolved but important problem in oil and gas industry for the moment. The reason is pore-back artefacts, which complicate correct automatic segmentation of images. We present a new segmentation method based on a marker-controlled watershed. Matrix markers are found using variance filter, and markers for pores by threshold transform and morphological half-gradient. We evaluate our method numerically using manually labelled ground truth data and compare the outcome with the results of two existing algorithms.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/11561
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
paper54.pdf946.54 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.