Minéralogie, porosité et diffusion des solutés dans l'argilite du ...

41 CHAPITRE 1
Fig. 1.14 : Segmentation des quartz à partir de la méthode LPE sur l’image de variance locale
conditionnelle pour une image MEB BSE (a). La procédure se décompose en 6 étapes : (b)
calcul de l’image de la variance locale conditionnelle (uniquement sur les zones
quartz+matrice argileuse qui sont pré seuillées par histogramme 2D); (c) préfiltrage de
l’image b; (d) LPE sur l’image c de variance locale conditionnelle; (e) segmentation par borne
de l’image c de variance locale conditionnelle; (f) identification des bassins versants
contenant les marqueurs définis en e par reconstruction, ce sont les quartz ; (g) suppression
des LPE contenues dans les quartz et visualisation de la distribution spatiale des minéraux. Le
trait rouge sur la figure a correspond au profil de niveau de gris présenté sur la figure 1.13.
Différents paramètres influencent l’identification des quartz. Le premier est la taille du
masque utilisé pour le préfiltrage de l’image, puisque c’est lui qui nivelle les hétérogénéités
de niveaux de gris et contrôle ainsi le nombre de bassins versants obtenus à partir de l’image
de la variance locale conditionnelle (Fig. 1.15). Lorsque la taille du masque de mesure est trop
grande, la qualité des contours des quartz s’avère détériorée. Le second paramètre est le choix
de la borne sélectionnant les bassins attribués au quartz. Celui-ci va explicitement déterminer
une sélection granulométrique des grains (Fig. 1.16). Le choix de cette borne s’effectue par un
contrôle visuel sur l’image MEB en mode BSE des bassins attribués au quartz. La teneur
finale en quartz va donc dépendre des choix fait par l’utilisateur. Celui-ci a donc le choix
entre (i) une segmentation objective des grains limitée à une taille granulométrique grossière
et (ii) une segmentation avec une certaine subjectivité pour une gamme de grains de taille plus
importante. En conservant uniquement les grains que l’on identifie clairement sur l’image
MEB en mode BSE, la teneur en quartz est plus faible que celles obtenues par les autres
méthodes de segmentation, mais plus proche de celle obtenue par une quantification minérale
sur roche totale (Tab. 2.2). Cette méthode qui est uniquement dépendante des informations de
texture de l’image semble donc adaptée aux images MEB en mode BSE pour discriminer des
grains de quartz englobés dans la matrice argileuse.