[发明专利]一种基于深度学习的电成像测井图像裂缝分割方法及系统在审
| 申请号： | 202311180469.3 | 申请日： | 2023-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN116934780A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 陈玙璠;王欣;王杨;蒋薇;王永生;曾星杰 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的电成像测井图像裂缝分割方法及系统，属于电成像测井图像分割技术领域；解决了现有技术针对电成像测井图像无法获得精确的裂缝分割的问题；其技术方案是：首先改进Criminisi算法对电成像测井原始图像中的空白条带进行图像修复；接着构建以U型网络为生成器的生成对抗网络，结合双重注意力机制形成裂缝分割模型，并使用电成像测井修复图像数据集对裂缝分割模型进行训练，最后利用训练好的裂缝分割模型实现对电成像测井图像中裂缝的精确分割。本发明提出了一种新的基于深度学习的电成像测井图像裂缝分割方法及系统，能够自主训练获得裂缝分割图像，实现电成像测井图像裂缝的精细分割与提取，提升分割连续性与完整性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 成像 测井 图像 裂缝 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南石油大学，未经西南石油大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202311180469.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种双吸风机侧板的安装装置
- 下一篇：文生图模型训练方法以及文生图方法
