[发明专利]一种基于匹配自适性测井图像空白条带修复方法和系统

权利要求书

1.一种基于匹配自适性测井图像空白条带修复方法，其特征在于，包括：

S1，对待处理图像采用双边滤波分解处理，得到多个图层；

S2，从所述图层中的最粗糙图像层开始，根据待修复点附近指定区域多个已知点的测量值，并在所述指定区域找到待修复模块对应的匹配块，对待修复模块分配一个偏移量；

S3，初始化之后，按照图像的扫描顺序检查所述偏移量，并按照从上到下、从左到右的顺序进行传播、进行随机搜索，其中，NNF为偏移量的函数，为对两个patch的距离的函数；

S4，在所述传播的过程中，对于指定像素点f_i(x，y)计算左边像素点f_i(x-1，y)和下方像素点f_i(x，y-1)的偏移量，根据所述左边像素点和所述下方像素点的偏移量中较小的值来更新所述指定像素点的偏移量；

S5，在所述随机搜索中，对每一块像素点在以当前的所述偏移量为中心的图形的内部，找到一个更加匹配的偏移量作为新偏移量，并采用所述新偏移量代替当前的所述偏移量；

S6，确定最后的匹配块，对修复处理后的图像进行重建操作，并将当前图像层的像素信息映射到重建层，获得修复后的图像。

2.根据权利要求1所述基于匹配自适性测井图像空白条带修复方法，其特征在于，所述S1包括：

采用双边滤波的下采样算子对所述待处理图像做分解处理，其中，(x，y)为像素点的具体位置，(i，j)为所述像素点(x，y)邻域Δ_x，y内点坐标的位置，BF(x，y)是双边滤波器处理后的输出强度，IN(i，j)为(i，j)的强度，W(i，j)表示双边滤波权，所述双边域滤波包括空间域权和范围域权；

利用双边滤波下采样算子对J[0]进行滤波处理，然后对滤波后的图像隔行隔列下采样获得较粗糙的图像J[1]；

使用累积滤波的方式对所述J[0]进行处理，得到一系列不同尺度的粗糙层图像J[i]。

3.根据权利要求2所述基于匹配自适性测井图像空白条带修复方法，其特征在于，所述S2包括：

根据图像和所述图像的掩膜图像确定出待修复的区域，选取空白道两侧预定列数及修复点所在行上下预定行数的实测点作为一个区域；

分配给A区域的像素块A_i的偏移值T(A_i)，在所述偏移值T(A_i)下找到A_i的匹配块A_j，A_i和A_j都属于以下函数区域；

T(p_i)＝S_i-random(S_j)(i≠j∪i，j∈N(seg))，

其中，S_i＝(x_i，y_i)为所述像素块A_i的中心坐标，S_j＝(x_i，y_i)为A_j的中心坐标，T(p_i)＝(u，v)为像素块的偏移值，N(seg)为图像的局部子区域，random(S_j)为随机获得一个像素块的坐标。

4.根据权利要求3所述基于匹配自适性测井图像空白条带修复方法，其特征在于，所述S3包括：

初始化之后，采用改进NNF算法执行迭代的过程，按照图像的扫描顺序检查所述偏移量，并按照从上到下、从左到右的顺序进行传播、进行随机搜索；

构建最小堆，用于存储每一个区域里的NNF信息，所述NNF信息包括匹配块的中心像素点坐标值以及匹配块和待修复块的相似度值；

根据所述最小堆的性质挑选出相似度最高的匹配块；

定义映射函数为f_i：g_s(Ψ_p)→g_Φ(Ψ_q)，i＝1，2，...，k，所述映射函数表示在S上为中心的块Ψ_p都将映射到Φ中和它相似的匹配块Ψ_p，Sim(M，N)用于表示块间的相似度，Dist(M，N)用于计算块间的坐标的关系，并存储在所述最小堆里面。