《表1 基于改进WS算法的颗粒识别结果》

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《改进分水岭算法的煤岩孔隙重构及渗流模拟》

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实际上，若设型煤图像上所有像素点为全集U，上述方法识别出来的孔隙网络集合为A，A是U的子集，即AU，则A的补集UA是型煤中的煤粒。由于孔隙网络集合与颗粒集合刚好互补，可以通过验证图像中颗粒分布来分析孔隙网络的合理性。因此，统计分析基于改进型WS算法识别出的颗粒，首先反转操作裂隙二值图，获得煤颗粒如图3d所示，统计这些颗粒的数量、面积及等效直径等信息，利用检测出来的颗粒分布参数与真实颗粒分布参数比对，结果见表1，其中，x珋为粒径分布均值，mm；σ为方差均值，mm；xmin和xmax分别为最小粒径和最大粒径，mm。