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文档简介
本发明实施例公开了一种地质模型图像去噪点无噪点图像配对的数据集,避免了噪点标噪点检测模型进行结合,可以进行循环多次检噪的全面性,以生成清晰的河道完整的结果图像,有助于后期对地下形态的判断和油层的预2通过噪点检测模型获取去除部分噪点后图像的生成结果,将生成结2.根据权利要求1所述的一种地质模型图像去噪方法,其特征在于,所述构建噪点图获取有噪点的地质图像和无噪点的地质图像,并对有噪点的地模型通过最小化无噪点图像Xgood与噪点图像的重构xrc使生成器根据Xgood学习Xnoise中其次Xgood和图像xnoise在隐空间的对比损失被用于从特征级上加强生成器对两者差异通过特征级对比损失对判别器进行训练,判别器最后一层的特征和用于损D代表了该模型判别器的整体损失,表示判别器输3通过高斯滤波器对得到的黑白图像进行处理,获取邻域内像素的加权平基于高斯滤波后的图像,通过FloodFill洪水泛充算法对河道内基于FloodFill洪水泛充后获取的图像,通过开闭运算确定地质图通过FloodFill洪水泛充算法对河道内的重要区域进行颜色加在(R,G,B)三个通道上将生成的图像与输入至模型的地质图像相减以得到带有噪点的RG第一噪点去除模块,用于构建像素级去噪模型,基于像素级4第二噪点去除模块,通过噪点检测模型获取去除部分噪点后图9.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在5算法在Snesim的基础上采取了利用最优化空间模拟和独特的基于生长算法进行模式重现。集中于使用生成对抗网络考虑更复杂的地质模式和统计信息,从而生成更逼真的地质模[0008]构建像素级去噪模型,基于像素级去噪模型去除原始地质图像中存在的部分噪6[0015]模型通过最小化无噪点图像Xgood与噪点图像的重构xrec使生成器根据Xgood学习[0016]其次Xgood和图像xoise在隐表示训练生成器时最小化与1之间的距离使判别器无法器输出的有噪点图像xrec的特征向量;表示判别器输出的无噪点图像Xgood的特征向7[0040]根据Xdetect在噪点图像上找到对应的噪点,进行红色或蓝色的颜色填充得到了噪[0042]在(R,G,B)三个通道上将生成的图像与输入至模型的地质图像相减以得到带有噪8[0060]图7为本发明多尺度对比学习网络在五种标准下与无监督的AE和GAN以及有监督[0061]图8为基于视觉图像特征的无监督自动去噪方法获取的噪点检测结果、去噪结果9[0083]进一步的,去黑边后的图像被调整到相同尺寸以保证切[0085]在噪点无噪点图像对数据集基础上构建基于多尺度对比训练策略的噪点检测模[0087]模型中生成器是基于卷积自编码器对输入的噪点图像Xnoise编码和解码以得到噪点图像的重构。然而单一的自编码器网络并不能确保获得的信息是一种有用的特征表示,并且它有时会因为其他噪声的干预导致生成的图片质量不佳。于是卷积去噪自编码器DAE别。判别器可看作编码过程,它和编码器e1具有类似的CNN网络结构。本发明实施例输入krecxgooa)到判别器,取代了krec,knoise),从而得到有/无噪点的概率。生成和判别过程可表示为:像Xgood与噪点图像的重构rec使生成器根据Xgood学习Xnoise中噪[0093]其次Xgood和图像xnoise在隐空间的对比损失被用于从特征级上加强生与编码器e1得到的向量Z1对比来拉近噪点和无噪点分布的编码过程,这有助于模型得到更判别器,它们分别来自重构的噪点图像xrec和无噪点图像Xgood。本发明实施例拉表示训练生成器时最小化与1之间的距离使判别器无法[0109]参见图3,基于轮廓检测思想以构建像素级去噪方法初步去除原始地质图像中存[0110]首先地质图像被二值化得到黑白图像以减少颜色深度的变化,方便后续的处本发明实施例将生成结果与输入噪点图像进行相减操作从而得到输入图像中不连续处以像Xresult1。随后本发明实施例将Xresult1投入到模型中再进行噪点的检测从而得到第二次的被切片得到图4右侧的四组图像。可以看出该模型可以检测出像素级去噪方法剩余的没有大部分蓝色区域内的噪点,因此本发明实施例只选择在中间的某一次将噪点修改为蓝色,右侧5次模型调用得到的检测结果说明噪点数目随着次数的增加而减少。这也间接证明了[0137]第二噪点去除模块,用于通过噪点检测模型获取去除部分噪点后图像的生成结[0138]本发明通过特征级和图像级对比来学习噪点与无噪点图像间的差异。构建了噪[0143]所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行[0144]所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,所述计算机可读介质
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