| 基于U-net的铸体岩石薄片图像孔隙自动提取 |
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| 引用本文： | 刘凯文,熊淑华,滕奇志.基于U-net的铸体岩石薄片图像孔隙自动提取[J].智能计算机与应用,2021,11(11):68-75. |
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| 作者姓名： | 刘凯文 熊淑华 滕奇志 |
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| 作者单位： | 四川大学 电子信息学院图像信息研究所,成都610065 |
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| 摘 要： | 使用岩石铸体薄片图像对岩石孔隙特征进行分析已经成为国内外石油地质部门常用方法之一,自动精确地分割铸体岩石薄片中的孔隙区域是定量计算孔隙参数的前提.目前传统RGB阈值分割方法精度不高,需要大量人工交互,而一些主流图像分割的深度学习网络泛化性能差,难以运用到实际中.针对这些问题,本文在U-net网络的基础上,提出了一种融合注意力机制和循环残差网络的模型.引入循环残差模块扩展网络深度,又融合了注意力机制模块,增加特征信息的学习权重.采用油田实验室常见的多种铸体薄片进行了实验,均取得了较好的分割结果,验证了本文方法的有效性和泛化性.
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| 关 键 词： | 铸体岩石薄片 图像分割 深度学习 注意力机制 U-net |
Automatic extraction of pores in slice image of rock castings based on U-net |
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| LIU Kaiwen,XIONG Shuhua,TENG Qizhi.Automatic extraction of pores in slice image of rock castings based on U-net[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(11):68-75. |
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| Authors: | LIU Kaiwen XIONG Shuhua TENG Qizhi |
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