一种页岩薄片纹层识别分析方法和系统

本发明公开了一种页岩薄片纹层识别分析方法和系统，包括：将页岩薄片图像转换为灰度矩阵，通过量子退火算法优化全局阈值，结合脉冲神经网络的膜电位动态调整局部阈值；采用小波分解提取多尺度特征并映射至空间域像素块，融合全局与局部阈值实现分块二值化；拼接二值图像生成白色像素趋势线，通过滤波拟合与动态参数检测识别亮色/暗色纹层，最终统计厚度、密度及分布特征。本发明通过量子退火的全局优化能力与脉冲神经网络的局部自适应特性协同作用，显著提升复杂纹层的分割精度；小波多尺度分析降低计算复杂度，支持实时处理；趋势线参数化检测实现地质参数与图像特征的直接映射，为沉积环境重建与储层评价提供高精度数据支持。