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申请/专利权人：东北石油大学
摘要：本发明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。
主权项：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：S1、对采集到的数字岩心图像集划分为训练集和测试集，并进行图像预处理；S2、使用训练集对创建好的数字岩心图像去噪网络进行训练；S3、将待处理的数字岩心图像输入训练好的数字岩心图像去噪网络中进行去噪处理，得到去噪后的数字岩心图像；所述数字岩心图像去噪网络处理图像的过程包括：S31、对输入图像进行通道分割，将图像的C个通道按照一定的比例分组，得到G个子特征；S32、对得到的每个子特征进行全局平均池化操作，得到每个子特征的通道注意力图；S33、将所有子特征进行通道聚合，使信息能够在不同的通道间流动；S34、通过普通卷积对输入图像进行初步的特征提取，通过深度可分离卷积对每个输入通道使用独立的卷积核进行卷积运算，得到细节特征信息；S35、通过深度卷积独立处理每个输入通道的空间特征，通过普通卷积对特征通道的数量进行调整，实现特征维度上的整合，得到空间特征信息；S36、将细节特征信息和空间特征信息进行融合，通过激活函数对融合特征图进行处理，输出去噪后的数字岩心图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学 一种数字岩心图像去噪方法
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