基于LBP的多光谱图像纹理特征提取方法

多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度,也影响着最终目标识别的性能。研究了经典的局部二元模式(local binary pattern,LBP)特征提取方法,并引入了几种新的LBP特征,包括:方向LBP特征描述子、自适应LBP特征描述子和方向自适应特征描述子,应用于多光谱图像纹理特征提取。实验结果表明,LBP特征描述子及其改进方法都非常适合于多光谱图像的纹理特征提取。     

应用LSD和聚类的海天/岸岛线检测算法

红外图像舰船目标检测中,目标通常位于海天/岸岛线附近,预先检测出海天/岸岛线,确定舰船目标的潜在区域,可减少目标检测过程中的搜索范围,降低数据处理量,提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题,分析了海天/岸岛线特征,提出了应用LSD线段检测算法和聚类的海天/岸岛线检测算法。首先通过LSD线段检测算法获取图像中局部直线轮廓,然后通过K-均值聚类获取潜在海天/岸岛线区域,最后通过分析潜在海天/岸岛线区域纹理特征确定真实的海天/岸岛线位置。实验结果表明,该方法对多种背景下海天/岸岛线检测适应性强,检测精度高。     

不同脆性致密砂岩裂缝扩展规律实验

岩石的脆性与致密油气储集层压裂改造效果密切相关,但致密岩石的脆性对裂缝扩展规律的影响仍不明确。基于真三轴压裂模拟实验系统,对鄂尔多斯盆地东部3种不同脆性致密砂岩开展了压裂模拟实验,分析了脆性、压裂液类型和层理对裂缝扩展规律的影响。研究表明,山1段致密砂岩脆性最强,长7段致密砂岩次之,盒8段致密砂岩脆性最弱;在层理不发育的条件下,相比于中等脆性的盒8段致密砂岩,强脆性的山1段致密砂岩采用滑溜水压裂形成的单条裂缝扩展更充分,液态CO₂压裂形成的分支裂缝数量更多;在层理发育的条件下,长7段致密砂岩采用滑溜水压裂和液态CO₂压裂形成的裂缝的形态均较复杂;相比于滑溜水压裂,液态CO₂压裂形成的裂缝宽度更小;液态CO₂压裂更适用于脆性较强、层理发育的长7段致密砂岩储集层压裂改造。     

致密砂岩储层CO2压裂裂缝扩展实验研究

为提高天然裂缝和层理不发育致密储层压裂裂缝的复杂性,基于真三轴压裂模拟实验系统,开展了致密砂岩储层CO₂压裂实验研究,分析了水平应力差、压裂液类型和排量对压裂裂缝扩展规律的影响。研究表明,超临界CO₂压裂形成的水力裂缝形态最复杂,液态CO₂次之,滑溜水压裂产生的水力裂缝形态简单;采用液态CO₂压裂时,低水平应力差（≤3 MPa）有利于提高水力裂缝的复杂程度;液态CO₂压裂的起裂压力相比于滑溜水压裂降低22.1%,超临界CO₂压裂的起裂压力相比于滑溜水压裂降低28.2%;提高排量会加快井筒内流体增压速率,起裂压力升高。实验证明超临界CO₂压裂能够有效提高裂缝复杂性。     

铝基稀土复合絮凝剂的制备及表征

以铝粉、AlCl3.6H2O、稀土氯化物、稀土硝酸盐和蒸馏水为原料,通过调整原料配比、反应温度和陈化时间,经蒸发、结晶制备一种高Al13含量的聚合氯化铝(PAC)和两种新型铝基稀土复合絮凝剂,并分别采用XRD法和化学分析法对产物进行表征。结果表明:PAC组成为5AlCl3.8Al(OH)3.37.5H2O(以下简记为Al13)和AlCl3.6H2O,新型铝基稀土复合絮凝剂的组成中除含Al13和AlCl3.6H2O外,还有原料稀土化合物。稀土化合物的加入对于絮凝剂中聚铝的化学组成基本没有影响,但对其结晶过程和结构有一定影响。     

体积压裂工艺技术在致密气田的研究与应用

以"体积压裂"为理念,使传统的二维改造向三维改造转变,形成一定长度高导流主缝后追求次生低导流支缝,即以提高改造规模和施工排量为思路,使储层被改造体积大幅度增加。在室内理论研究基础上,加强体积压裂工艺优化研究,在苏里格东区开展体积压裂技术探索试验,并取得了较好的效果。     

基于多波段深度神经网络的舰船目标识别

考虑多波段图像的融合识别可以扩展识别系统的应用范围,本文探索并设计了一种基于卷积神经网络的融合识别方法。该方法以AlexNet网络模型为基础,同时对可见光、中波红外和长波红外三波段图像进行特征提取;然后,利用互信息的方法对串联的三波段特征向量进行特征选择,依据重要性排序的方式选定固定长度的特征向量;最后,依据特征提取层级的不同,分别以早期融合、中期融合和后期融合3种融合方式来验证算法的有效性。采用自建的三波段舰船图像数据库进行了模型的训练和测试,共包含6类目标,5 000余张图像。实验结果显示,采用的3种融合识别方法中,中间层融合的识别准确率最高,达到84.5%,比早期融合和后期融合分别高5%和7%左右。另外,在本文的应用场景下,无论何种融合方式,其融合识别的准确率均明显高于其他单波段识别的准确率。     

交叉双边滤波和视觉权重信息的图像融合

图像融合技术是图像分析领域重点研究内容之一,为了更好地保留原图像中的细节信息,提高融合图像的对比度,提出了基于视觉权重图的多尺度图像融合方法。首先,利用可变参数的交叉双边滤波器对两幅待融合图像进行多尺度分解;然后,在每个分解层分别计算相应的视觉权重图,并针对不同分解层赋予不同的权重值;最后,综合这些结果生成融合图像。由于对原始图像的分解没有采用下采样和上采样操作,因此不会损失图像中的信息,且克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足。通过4种定量分析实验表明,在多种模式的图像融合应用中,本方法优于其他5种对比方法,融合时间小于0.2 s。融合后图像细节信息、对比度得到增强,同时降低处理时间。     

一种基于视觉显著图的舰船红外图像目标检测方法

提出了一种基于视觉显著图的红外舰船目标定位方法,即通过改进的Itti模型生成视觉显著图,并基于视觉显著图分割出目标区域,从而实现目标检测。先用小波变换替代Itti模型中的高斯滤波来生成图像多尺度金字塔,然后用center—surround算子提取出多尺度的视觉差异特征,并对生成的视觉特征图进行合成,生成显著图。最后,利用阈值分割方法分割出目标区域,并对原始图像进行标记,从而实现目标检测。实验结果表明,与传统的Otsu阈值分割方法相比,该方法能够准确检测出目标区域。