基于改进的UNet++岩心图像充填缝提取算法

岩心充填缝是石油勘探行业常见的地质现象之一,对充填缝图像进行裂缝的提取有利于地质研究人员后续的深入分析。由于岩心充填缝图像背景较为复杂,并且裂缝的粗细大小不同,目前已提出的裂缝检测模型在检测充填缝时效果不佳。为了改善岩心充填缝提取的效果,设计了一种基于UNet++的岩心图像充填缝提取算法。该算法在UNet++的跳跃连接中嵌入一个坐标注意力(Coordinate Attention, CA)模块使网络更加精确地聚焦于目标区域,并通过在编码器末端构建空洞空间池化金字塔(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)增强网络对多尺度的充填缝的捕获能力。实验结果表明,改进后的算法在岩心充填缝图像上具有良好的分割效果,相比原始UNet++网络,分别在平均交并比(mean Intersection over Union, mIoU),平均像素精度(mean Pixel Accuracy, mPA)和F1值上提升了2.85%,2.35%和3.94%。