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基于双频特征提取生成对抗网络的岩心铸体薄片图像去噪
1
作者
潘少伟
宋倩
+2 位作者
杜坤
马金采
秦国伟
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第30期13027-13034,共8页
针对已有方法在图像去噪中存在的不足,提出了一种基于双频特征提取的生成对抗网络。在双频特征提取生成对抗网络中,生成器通过八度卷积对局部冗余通道进行多尺度转换,以提取双频特征图像,通道注意力残差模块被用来获取图像关键特征;判...
针对已有方法在图像去噪中存在的不足,提出了一种基于双频特征提取的生成对抗网络。在双频特征提取生成对抗网络中,生成器通过八度卷积对局部冗余通道进行多尺度转换,以提取双频特征图像,通道注意力残差模块被用来获取图像关键特征;判别器采用马尔可夫模型,最后的网络层使用LreLu作为激活函数,以解决神经元死亡问题。将双频特征提取生成对抗网络应用于中国江苏省J油田和陕西省S油田的岩心铸体薄片图像(简称岩心图像)噪声去除中,与其他去噪方法EPLL(expected patch log likelihood)、CBDNet(convolutional blind denoising network)和IRCNN(inception-resnet convolutional neural network)相比,它具有更好的应用效果。具体而言,当高斯噪声的标准差分别为15、25、35 dB时,双频特征提取生成对抗网络在J油田小孔细喉型岩心图像上生成的平均PSNR、NRMSE和SSIM分别为30.1400 dB、0.0319和0.9739,均优于EPLL、CBDNet和IRCNN的生成结果;对于其他类型的岩心图像,双频特征提取生成对抗网络也表现出更好的去噪效果。双频特征提取生成对抗网络能够有效地去除岩心图像噪声,为地质研究人员提供有力的技术支持。
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关键词
双频特征提取
生成对抗网络
岩心
铸体薄片图像
噪声去除
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职称材料
基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构
被引量：
14
2
作者
程国建
殷娟娟
+2 位作者
刘烨
李小和
马微
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第18期16-21,33,共7页
由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。...
由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。
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关键词
铸体薄片图像
数字岩心
三维重构
图像
处理
多点地质统计学
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职称材料
基于DC-HED网络和骨架提取的岩心图像边缘检测
3
作者
潘少伟
杨怡婷
+2 位作者
尚娅敏
郭智
蔡文斌
《中国石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期97-107,共11页
整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)网络是目前图像边缘检测领域内一种应用广泛且性能良好的深度网络模型,但存在图像检测边缘缺失、冗余和模糊不清等不足。针对此问题,提出一种扩张卷积(dilated convolution,DC...
整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)网络是目前图像边缘检测领域内一种应用广泛且性能良好的深度网络模型,但存在图像检测边缘缺失、冗余和模糊不清等不足。针对此问题,提出一种扩张卷积(dilated convolution,DC)结合HED网络的深度网络模型DC-HED。首先,去除原HED网络最后两层的池化层以进一步保留图像边缘信息;再加入扩张卷积来扩大感受野,更好地还原图像边缘细节,重新设计DC-HED网络。之后利用Zhang-Suen算法对其图像边缘检测结果进行骨架提取。把DC-HED网络和骨架提取应用于中国陕北地区S油田不同岩心铸体薄片图像(简称岩心图像)的边缘检测中,获得较好的试验效果。结果表明:相比已有文献中方法、传统Canny算子、传统Sobel算子和原HED网络,DC-HED网络检测获得的图像边缘更完整,连通性更好;DC-HED网络测试得到的均方误差、结构相似性和峰值信噪比分别为0.1106、0.7997和9.5611,与前面几种方法相比,均有较大幅度的改善。最后将图像骨架提取方法应用于已获得的图像边缘中,剔除了杂乱的图像边缘信息,可得到清晰连续的图像边缘中心轮廓线条。
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关键词
岩心
铸体薄片图像
边缘检测
岩心数字化
HED网络
扩张卷积
骨架提取
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职称材料
题名
基于双频特征提取生成对抗网络的岩心铸体薄片图像去噪
1
作者
潘少伟
宋倩
杜坤
马金采
秦国伟
机构
西安石油大学计算机学院
中国石油长庆油田分公司第十采油厂
西安石油大学石油工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第30期13027-13034,共8页
基金
国家自然科学基金(52174027)。
文摘
针对已有方法在图像去噪中存在的不足,提出了一种基于双频特征提取的生成对抗网络。在双频特征提取生成对抗网络中,生成器通过八度卷积对局部冗余通道进行多尺度转换,以提取双频特征图像,通道注意力残差模块被用来获取图像关键特征;判别器采用马尔可夫模型,最后的网络层使用LreLu作为激活函数,以解决神经元死亡问题。将双频特征提取生成对抗网络应用于中国江苏省J油田和陕西省S油田的岩心铸体薄片图像(简称岩心图像)噪声去除中,与其他去噪方法EPLL(expected patch log likelihood)、CBDNet(convolutional blind denoising network)和IRCNN(inception-resnet convolutional neural network)相比,它具有更好的应用效果。具体而言,当高斯噪声的标准差分别为15、25、35 dB时,双频特征提取生成对抗网络在J油田小孔细喉型岩心图像上生成的平均PSNR、NRMSE和SSIM分别为30.1400 dB、0.0319和0.9739,均优于EPLL、CBDNet和IRCNN的生成结果;对于其他类型的岩心图像,双频特征提取生成对抗网络也表现出更好的去噪效果。双频特征提取生成对抗网络能够有效地去除岩心图像噪声,为地质研究人员提供有力的技术支持。
关键词
双频特征提取
生成对抗网络
岩心
铸体薄片图像
噪声去除
Keywords
dual-frequency feature extraction
generative adversarial network
petrographic thin section image
denoising
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P575 [天文地球—矿物学]
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职称材料
题名
基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构
被引量：
14
2
作者
程国建
殷娟娟
刘烨
李小和
马微
机构
西安石油大学计算机学院
西安理工大学图书馆
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第18期16-21,33,共7页
基金
西安石油大学全日制硕士研究生创新基金(2013cx120631)资助
文摘
由于岩心三维重构的CT扫描方法成本高昂,提出一个基于光学显微镜下铸体薄片图像的数字岩心三维重构方法。研究对采集的铸体薄片图像进行图像处理获得重构的训练图像模板,再应用多点地质统计学进行图像模板特征提取与数字岩心三维重构。实验采用鄂尔多斯盆地苏里格地区的若干岩心样本进行效果测试,结果表现为三维重构后的数字岩心孔径尺寸分布与真实值趋势相同,孔隙度的相对误差均在8%以内。上述研究内容表明基于岩石铸体薄片图像进行数字岩心的三维重构是有效的。
关键词
铸体薄片图像
数字岩心
三维重构
图像
处理
多点地质统计学
Keywords
casting slice image digital core 3 D reconstruction image processing multiplepoint geostatistics
分类号
P628.3 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于DC-HED网络和骨架提取的岩心图像边缘检测
3
作者
潘少伟
杨怡婷
尚娅敏
郭智
蔡文斌
机构
西安石油大学计算机学院
新疆油田公司采油二厂第一采油作业区
中国石油勘探开发研究院
西安石油大学石油工程学院
出处
《中国石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期97-107,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52074225)。
文摘
整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)网络是目前图像边缘检测领域内一种应用广泛且性能良好的深度网络模型,但存在图像检测边缘缺失、冗余和模糊不清等不足。针对此问题,提出一种扩张卷积(dilated convolution,DC)结合HED网络的深度网络模型DC-HED。首先,去除原HED网络最后两层的池化层以进一步保留图像边缘信息;再加入扩张卷积来扩大感受野,更好地还原图像边缘细节,重新设计DC-HED网络。之后利用Zhang-Suen算法对其图像边缘检测结果进行骨架提取。把DC-HED网络和骨架提取应用于中国陕北地区S油田不同岩心铸体薄片图像(简称岩心图像)的边缘检测中,获得较好的试验效果。结果表明:相比已有文献中方法、传统Canny算子、传统Sobel算子和原HED网络,DC-HED网络检测获得的图像边缘更完整,连通性更好;DC-HED网络测试得到的均方误差、结构相似性和峰值信噪比分别为0.1106、0.7997和9.5611,与前面几种方法相比,均有较大幅度的改善。最后将图像骨架提取方法应用于已获得的图像边缘中,剔除了杂乱的图像边缘信息,可得到清晰连续的图像边缘中心轮廓线条。
关键词
岩心
铸体薄片图像
边缘检测
岩心数字化
HED网络
扩张卷积
骨架提取
Keywords
petrographic thin section image
edge detection
core digitization
HED network
dilated convolution
skeleton extraction
分类号
TE19 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双频特征提取生成对抗网络的岩心铸体薄片图像去噪
潘少伟
宋倩
杜坤
马金采
秦国伟
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于岩石铸体薄片图像的数字岩心三维重构
程国建
殷娟娟
刘烨
李小和
马微
《科学技术与工程》
北大核心
2015
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DC-HED网络和骨架提取的岩心图像边缘检测
潘少伟
杨怡婷
尚娅敏
郭智
蔡文斌
《中国石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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