Semi-automatic segmentation of petrographic thin section images using a “seeded-region growing algorithm” with an application to characterize wheathered subarkose sandstone

Accurate imaging of minerals in petrographic thin sections using (semi)-automatic image segmentation techniques remains a challenging task chiefly due to the optical similarity of adjacent grains or grain aggregates rendering definition of grain boundaries difficult. We present a new semi-automatic...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Computers & geosciences Jg. 83; S. 89 - 99
Hauptverfasser: Asmussen, Pascal, Conrad, Olaf, Günther, Andreas, Kirsch, Moritz, Riller, Ulrich
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier Ltd 01.10.2015
Schlagworte:
ISSN:0098-3004, 1873-7803
Online-Zugang:Volltext
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