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一种油气地质剖面影像智能分割方法 

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申请/专利权人:西安石油大学

摘要:本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种油气地质剖面影像智能分割方法,该方法包括:采集油气地质剖面影像;获取地质差异系数;进而获取地质邻接相似指数;构建反射共生矩阵,进而获取邻域纹理差异系数;计算任意两个像素点之间的地质纹理相似指数,进而计算任意两个像素点之间的地质结构相似指数;获取各异质区域的梯度增强迫切指数;根据梯度增强迫切指数获取各异质区域中各像素点的自适应梯度算子,将自适应梯度算子作为异质区域内像素点的梯度算子,完成对油气地质剖面影像的智能分割。本发明旨在解决油气地质剖面影像中地质结构复杂多变导致对油气地质剖面影像分割的准确性不高的问题。

主权项:1.一种油气地质剖面影像智能分割方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:采集油气地质剖面影像;根据油气地质剖面影像中像素点的反射强度获取任意两个像素点之间的地质差异系数;根据地质差异系数和像素点之间的欧氏距离获取任意两个像素点之间的地质邻接相似指数;根据像素点的反射强度获取各地质特征分析窗口在各地质特征方向上的反射共生矩阵,根据反射共生矩阵获取各地质特征分析窗口在各地质特征方向上的能量和对比度;根据地质特征分析窗口的能量和对比度获取任意两个像素点之间的邻域纹理差异系数;根据邻域纹理差异系数和像素点的LBP特征描述子获取任意两个像素点之间的地质纹理相似指数;根据地质邻接相似指数与地质纹理相似指数获取任意两个像素点之间的地质结构相似指数;根据地质结构相似指数获取油气地质剖面影像中的区域异质点和异质区域;根据地质差异系数和区域异质点之间的欧氏距离获取各异质区域的梯度增强迫切指数;根据梯度增强迫切指数获取各异质区域中各像素点的自适应梯度算子,将自适应梯度算子作为异质区域内像素点的梯度算子,结合canny边缘检测算法完成对油气地质剖面影像的智能分割;所述获取任意两个像素点之间的地质差异系数,包括:以油气地质剖面影像中各像素点为中心,构建边长为第一预设长度的方形窗口作为各像素点的地质特征分析窗口;计算第x个像素点与第y个像素点的地质特征分析窗口内所有像素点的反射强度的和值之间的差值绝对值,将所述差值绝对值与地质特征分析窗口内像素点个数的比值作为第x个像素点与第y个像素点之间的地质差异系数;所述获取各地质特征分析窗口在各地质特征方向上的反射共生矩阵,包括:将油气地质剖面影像中所有像素点的反射强度进行归一化处理,并将归一化后的反射强度从小到大排列并均匀的划分为N个反射阶数,其中,N为预设阶数;对于各地质分析窗口,获取地质分析窗口中各像素点的归一化后的反射强度所在的反射阶数,将地质分析窗口中在预设地质特征方向上第p个反射阶数与第q个反射阶数相邻出现的次数作为在预设地质特征方向上的反射共生矩阵中第p行第q列的元素;所述获取各异质区域的梯度增强迫切指数,包括:将各区域异质点与其所在地质特征分析窗口内所有像素点之间的地质差异系数的平均值记为每个区域异质点的地质区分指数,将各区域异质点与其所在异质区域的中心点之间的欧氏距离记为每个区域异质点的异质离心距离;对于各异质区域,计算异质区域内所有区域异质点的地质区分指数的和值作为第一和值,计算异质区域内所有区域异质点的异质离心距离的标准差与所述第一和值的比值作为第一比值,计算以自然常数为底、以所述第一比值的负值为指数的指数函数的计算结果,计算数字1与所述计算结果的差值作为第三差值,将数字2与所述第三差值的乘积作为各异质区域的梯度增强迫切指数。

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权利要求:

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