一种数字岩心图像去噪方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种数字岩心图像去噪方法，提出了一种多特征自适应去噪网络，利用特征聚合和自适应机制的核心技术，不仅强化了模型在识别和处理图像噪声方面的能力，还确保了重要细节的保留。本发明专利技术通过采用平均池化技术帮助模型在处理图像时综合考虑整体结构和上下文关系，避免了仅聚焦于局部细节可能导致的误差。通过通道聚合，将处理后的各子通道特征再次融合，利用不同通道间的互补性，实现了特征信息的有机整合，通过特征提取模块致力于精准提取和增强图像中的细节特征。结合了深度可分离卷积与传统卷积技术，从而使特征提取模块能够高效地提取出图像中的关键细节信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种数字岩心图像去噪方法。

技术介绍

1、图像去噪技术通常分为传统方法和基于深度学习的方法。在传统图像去噪方法中，如均值滤波和高斯滤波在特定场景下表现良好，但在面对广泛的现实世界应用时，这些方法因受噪声类型、级别、复杂性、数据量及质量指标的限制而难以达到理想性能。深度学习方法主要包括transformer和卷积神经网络(cnn)。

2、尽管现有的图像去噪方法已取得了一定的成效，但在实际应用中仍面临多重挑战。首先，网络复杂度的增加往往会导致处理效率的下降，甚至可能引发网络过载。这不仅会降低处理速度，导致无法及时完成去噪任务，还可能引起数据丢失或处理错误。因此，有效地降低计算成本并提升模型运行速度变得尤为关键，这不仅可以减少资源消耗，还可以使去噪过程更加高效。其次，图像中的细节通常包含了丰富的信息，精确地提取和增强这些细节不仅能提升图像质量，也有助于提高图像识别的准确率。噪声的存在往往会掩盖或破坏图像中的关键信息，若去噪不彻底，则关键信息的丢失可能会影响到后续的处理和分析。此外，模型的过度复杂性或训练数据的不足多样性本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数字岩心图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，所述进行图像预处理包括：

3.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，步骤S31具体包括：

4.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，步骤S32中，全局平均池化的流程为：

5.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，步骤S34中，得到细节特征信息的过程为：

6.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，步骤S35中，得到空间特征信息的过程为：

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【技术特征摘要】

1.一种数字岩心图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，所述进行图像预处理包括：

3.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，步骤s31具体包括：

4.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，步骤s32中，全局平均池化的流程为：

5.根据权利要求1所述的数字岩心图像去噪方法，其特征在于，步骤s34中，得到细节特征信息的过程为：

6.根据权利要求1所述的数字岩...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉波，孔海华，王婷婷，杨莉，徐磊，向海斌，
申请(专利权)人：东北石油大学，
类型：发明
国别省市：