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公开(公告)号:CN119649223A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411811936.2
申请日:2024-12-10
Applicant: 长江大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种过井裂缝图像分隔方法、装置、电子设备及介质,属于计算机视觉技术领域,其中,该方法包括:对过井裂缝图像数据集进行预处理,得到预处理后的数据集;在Deeplabv3+模型的基础上加入通道和空间融合注意力机制得到GA_Deeplabv3+语义分割模型;基于所述数据集训练GA_Deeplabv3+语义分割模型,得到训练完备的GA_Deeplabv3+语义分割模型;获取目标过井裂缝图像;将目标过井裂缝图像输入到训练完备的GA_Deeplabv3+语义分割模型中,得到分隔后的裂缝图像。本发明通过在Deeplabv3+模型的基础上加入通道和空间注意力机制,从而提高过井裂缝的提取精度和效率。
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公开(公告)号:CN117893407A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410060689.0
申请日:2024-01-16
Applicant: 长江大学
IPC: G06T3/4053 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种测井图像超分辨率重建方法及装置,该方法包括以下步骤:步骤S1、通过实验室搭建的测井数据采集装置获取测井图像作为高分辨率图像,对高分辨率测井图像进行降质得到对应的低分辨率图像,高分辨率图像与对应的低分辨率图像形成图像对,得到图像数据集;步骤S2、构建重建模型,重建模型包括编码模块和解码模块,编码模块用于提取低分辨率图像的特征得到特征向量,解码模块基于特征向量进行图像解码得到重建图像;步骤S3、利用图像数据集对重建模型进行训练;步骤S4、获取井下的待重建测井图像,将待重建测井图像输入经过训练的重建模型,得到重建后的超分辨率图像。本发明具有重建效果好、速度快的技术效果。
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