[发明专利]一种基于二分法的测井图像均衡处理的方法

权利要求书

1.一种基于2分法的测井图像均衡处理的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，首先进行参数设定：

通过标示Flag的两种方式设定切割范围，当Flag＝0时，程序自动统计计算最大值、最小值；当Flag＝1时，通过人工手动输入方式设定切割范围；

步骤2，对测井图像进行初始化分割：

根据灰度图像显示级别256级，将测井图像值的范围初始化分割为256份，统计每个分割范围内的数据点个数，及相应的所占数据总个数的百分比；

步骤3，进行自动分割：

利用2分法对步骤2分割为256份测井图像值分布不均匀的数据范围进行进一步分割，对于分割后的不同范围，分别统计分割范围内的数据点个数，和所占数据总个数的百分比；

步骤4，判断自动分割结束：

当所有的分割份数的所占总数百分比全部小于平均1/256，则程序自动分割结束；如果不满足，则重复步骤3，进行无限次的自动分割，则根据切分范围的总个数大于设定值时，自动分割强制退出；

步骤5，根据自动分割好的数据范围进行数据值映射，输出映射结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，步骤1中，当输入标示Flag＝0时，程序自动统计计算成像数据的最大值MaxV和最小值MinV；

当输入标示Flag＝1时，程序将输入成像数据的最大值、成像数据最小值参数，赋值给MaxV，MinV；同时对测井图像数据进行处理：

IMG(i，j)＜MinV，IMG(i，j)＝MinV

IMG(i，j)＞MaxV，IMG(i，j)＝MaxV

i＝0，1，...N-1，j＝0，1，....M-1

其中，IMG(i，j)表示超声图像数据第i行，第j列的数据值，N、M为整数，分别为超声图像总行数、总列数，i、j均为整数，表示超声图像数据IMG的第i行，第j列。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，初始化分割：将成像数据的最小值MinV到最大值MaxV的范围平均分为256份；

(1)初次分割：定义结构体变量structSecPar，其成员分别为当前分割范围的最小值fMin、最大值fMax、数据值个数iNum及当前数据值个数与超声图像数据总个数的比值fPercent，定义vector容器类型的变量AutoCutP，里面存放的变量类型structSecPar，将MinV-MaxV分成256份，初始化AutoCutP，里面存放256个structSecPar结构体变量：

AutoCutP(i).fMin＝(MaxV-MinV)*i/256+MinV；

AutoCutP(i).fMax＝(MaxV-MinV)*(i+1)/256+MinV；

AutoCutP(i).iNum＝0；

AutoCutP(i).fPercent＝0；

其中，i＝0，1，...255其中，i为整数，表示第i个数据范围；

(2)统计每个分割段中的超声图像数据点个数：

如果IMG(i，j)≥AutoCutP[k].fMin并且IMG[i][j]＜AutoCutP[k].fMax

则AutoCutP[k].iNum+＝1；

i＝0，1，...N-1，j＝0，1，....M-1，k＝0，1，...255

其中，i、j均为整数，IMG(i，j)表示超声图像数据IMG的第i行、第j列的数据值，k为整数，表示容器AutoCutP中的第k个structSecPar类型的变量；

(3)计算每个分割段中的超声图像数据点个数占超声图像数据总个数的比值：

AutoCutP[k].fPercent＝AutoCutP[k].iNum/N/M；

k＝0，1，...255

其中，N、M为整数，分别为超声图像总行数、总列数，k为整数，AutoCutP[k]表示容器AutoCutP中的第k个structSecPar类型的变量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，测井图像值分布不均匀是指存在分隔段范围的所占总数百分比是否超出平均值1/256。