[发明专利]一种深立井井壁图像去噪方法有效
| 申请号： | 201910119058.0 | 申请日： | 2019-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN109859141B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 贾晓芬;柴华荣;郭永存;黄友锐;赵佰亭 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种深立井井壁图像去噪方法，包括五步：步骤一，构建去噪模型；步骤二，设计损失函数；步骤三，用标准图像训练去噪模型，得到模型参数；步骤四，用实际图像训练、测试去噪模型，修正模型参数，得到ELU‑CNN去噪模型；步骤五，将含噪的井壁图像输入ELU‑CNN去噪模型，得到去噪结果。去噪模型深28层，包含5个特征提取模块FEM和跳跃链接，跳跃链接将第一卷积层的输出特征与每一个FEM的输出特征串联融合，使第一层提取的低级特征不断得到利用，保证图像特征的充分提取。本发明在去除井壁图像盲噪声时，能很好的保留井壁破损处的纹理特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 立井 井壁 图像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种深立井井壁图像去噪方法，其特征在于，具体按照以下步骤进行：步骤一，构建去噪模型；步骤二，设计损失函数；步骤三，用标准图像训练去噪模型，得到模型参数；步骤四，用实际图像训练、测试去噪模型，修正模型参数，得到ELU‑CNN去噪模型；步骤五，将含噪的井壁图像输入ELU‑CNN去噪模型，得到去噪结果。
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