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

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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.
42 CHAPITRE 1 (a) (b) Fig. 1.15 : Influence du préfiltrage sur la segmentation des quartz pour différents paramètres (visualisation à partir de l’image des bassins versants reconstruits) : (a) avec un préfiltrage gaussien-1-1, (b) avec un préfiltrage gaussien-3-1. Une taille de masque trop importante induit une détérioration de la position des contours des quartz. (a) (b) Fig. 1.16 : Influence de la borne de niveaux de gris sur l’image variance conditionnelle sectionnant les bassins attribués au quartz (visualisation à partir de l’image des bassins versants reconstruits) : (a) une borne à 58 sur l’image variance, (b) une borne 62 sur l’image variance. Une borne plus élevée aboutit à un nombre de grains de quartz plus important. 4.3 Microtomographie et MEB en mode BSE 4.3.1 Construction des cartes de groupes de minéraux Les images MEB en mode BSE et de microtomographie ont été obtenues pour l’échantillon EST 26095. La mosaïque d’images MEB en mode BSE (Fig. 1.3b) a été acquise à quelques millimètres de la zone de prélèvement du cylindre analysé en microtomographie. Un bloc de 256² × 236 pixels a été sélectionné dans le cylindre 3D afin de discriminer spatialement les différentes familles minérales. L’histogramme de l’image MEB en mode BSE de l’échantillon EST 26095 (Fig. 1.17) présente une forme quasiment similaire à celle obtenue pour l’échantillon HTM 01147 (cf. Fig. 1.8), mais les composantes matrice argileuse et quartz sont plus resserrées. Pour la microtomographie, l’histogramme de niveaux de gris montre une gamme de niveaux de gris plus restreinte que pour le MEB, mais sa forme
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247 BIBLIOGRAPHIE Von Engelhard, W.
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