CN103679726B - 一种提高岩屑图像成像质量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种提高岩屑图像成像质量的方法,包括以下步骤:图像采集:根据岩屑样本表面的不同高低跨度,通过调整每次拍摄的焦点平面,获取不同景深的样本清晰图像;图像配准:将多个不同景深的样本清晰图像进行配准;图像融合:将配准后多个不同景深的样本清晰图像进行拼接,从而融合为整个视域下的清晰图像。本发明针对传统岩屑图像分析所存在的图像清晰度不足的问题,采用多聚焦图像采集,将不同景深图像进行图像配准和图像融合,得到整个视域下的清晰图像,从而给采样得到的岩屑样本分析、鉴定岩屑岩性以及分析油气含量等后期工作提供精确的岩屑图像,显著提提升了岩屑岩性的识别精确度。
Description
技术领域
本发明涉及一种提高岩屑图像成像质量的方法,尤其涉及一种通过采集多个不同景深岩屑图像并进行配准、融合而提高岩屑图像成像质量的方法。
背景技术
传统的岩屑描述方法主要是在现场靠岩屑描述人员运用“远观颜色、近看岩性”方法来描述和分析岩屑,这种方法受人为主观因素影响较大,且非常依赖于地质专家,录井效率不高另外,由于岩屑过于细小,给采样得到的岩屑样本分析、鉴定岩屑岩性以及分析油气含量等工作造成很大的困难。
从21世纪初开始,中国国内一些油田录井公司与一些大高等校进行合作,开展了细小岩屑的数字化成像研究,先后进行过这方面的初期试验研究工作。并试制了小型样机,但各项技术指标都达不到现场录井要求。在硬件方面,图像清晰度和分辨率达不到地质应用的要求,不能满足客户需求,图像质量直接影响了岩屑颗粒的识别结果;在软件方面,不注重岩屑图像的地质智能分析应用功能,影响岩屑岩性的识别结果。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种通过采集多个不同景深岩屑图像并进行配准、融合而提高岩屑图像成像质量的方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的:
本发明所述提高岩屑图像成像质量的方法包括以下步骤:
(1)图像采集:根据岩屑样本表面的不同高低跨度,通过调整每次拍摄的焦点平面,获取不同景深的样本清晰图像;
(2)图像配准:将多个不同景深的样本清晰图像进行配准;
(3)图像融合:将配准后多个不同景深的样本清晰图像进行拼接,从而融合为整个视域下的清晰图像。
上述步骤中,采集不同景深的样本清晰图像是一个重要改进,传统图像采集为相同景深的图像采集,对于表面具有不同高低跨度的岩屑样本来说,相同景深一定存在局部相对模糊的问题,无论后期怎么处理,都难以得到足够高质量的图像,采集不同景深的样本清晰图像再经过图像配准和融合就能解决这个问题。其中,景深的意思为:在拍摄图片时,摄影头完成对焦后,在焦点前后一定范围内,人眼认为所拍摄的景物在图片中保持清晰,这个范围称之为景深。景深越小拍摄时能清晰呈现的范围越小;反之,景深越大,则可以同时将前景和背景都拍摄清晰。
作为优选,所述步骤(2)中的图像配准包括以下步骤:
①分别对参考图像和待配准图像进行特征提取;
②将提取到的参考图像特征和待配准图像特征进行匹配;
③选择最优匹配对;
④计算最优匹配对的参数;
⑤将多个待配准图像进行精准匹配,完成图像配准。
进一步,所述步骤④中,结合细菌觅食算法和粒子群优化算法计算最优匹配对的参数;所述步骤⑤中,首先对多个待配准图像采用canny边缘提取进行预处理,然后对边缘图像进行金字塔分解,最后对分解的边缘图像进行图像匹配。
作为优选,所述步骤(3)中的图像融合采用多层NSCT分解,包括以下步骤:
①用非抽样金字塔滤波器将原始图像分解成低频子带和高频子带;
②对得到的高频子带运用非抽样方向滤波器组分解为多方向的子带,依据所需要的变换分解层数,不断对上层得到的低频子带依次进行非抽样金字塔滤波器和非抽样方向滤波器组分解;
③将不同视域下的多张图像融合结果根据基于图像特征的配准原则进行拼接,得到整个视域下的清晰图像。
本发明的有益效果在于:
本发明针对传统岩屑图像分析所存在的图像清晰度不足的问题,采用多聚焦图像采集,将不同景深图像进行图像配准和图像融合,得到整个视域下的清晰图像,从而给采样得到的岩屑样本分析、鉴定岩屑岩性以及分析油气含量等后期工作提供精确的岩屑图像,显著提提升了岩屑岩性的识别精确度。
附图说明
图1是传统岩性识别的流程图;
图2是本发明所述提高岩屑图像成像质量的方法应用于岩性识别的流程图;
图3是本发明所述图像配准的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明:
如图1所示,传统岩性识别过程中,首先对岩屑样本进行同一景深的图像采集,直接获得岩屑图像,然后进行图像输出和图像分割,分割后的图像作为岩屑识别的标的物。由于岩屑样本的表面具有不同高低跨度,所以采集相同景深的图像,一定存在局部相对模糊的问题,无论后期怎么处理,都难以得到足够高质量的图像。
如图2所示,本发明所述提高岩屑图像成像质量的方法应用于岩性识别的流程为:不同景深的图像采集→对多个图像进行图像配准→对多个图像进行图像融合→图像输出→图像分割→岩性识别。其中,前三个步骤是重点,也就是本发明所述提高岩屑图像成像质量的方法,具体包括:
(1)图像采集:根据岩屑样本表面的不同高低跨度,通过调整每次拍摄的焦点平面,获取不同景深的样本清晰图像。
影响景深的有三个要素:镜头焦距、拍摄物距和拍摄光圈,景深与镜头焦距、拍摄光圈和拍摄物距间的关系公式为:
上式中,F为拍摄光圈大小,δ为成像时产生的弥散圆直径,L为拍摄时物距大小,f为镜头焦距。
从上式可以看出,拍摄物距和拍摄光圈直接决定拍摄产生的景深大小,选用的镜头焦距越短,最终拍摄图像景深越大;拍摄物距越远,产生的景深越大;拍摄实际选用的光圈越大,产生的景深也越大。但是岩屑图图像采集系统属于小型化系统,这就意味着拍摄物距将变短,而且拍摄光圈无法选用过大,否则会造成拍摄时图像噪声太多影响成像质量,因此单次拍摄的景深有限。岩屑样本表面凹凸不平,高低跨度比较大,一次聚焦无法得到整个区域的高清晰图像采集,为了克服拍摄镜头景深局限,本发明采用了多聚焦图像采集方案。
(2)图像配准:将多个不同景深的样本清晰图像进行配准。
图像配准是图像融合的基础,本发明采用基于特征的配准方法,主要思想是:图像的特征是图像最显著的标志和普遍的共同点,有些局部特征对图像的尺度缩放、旋转、视角变化、光照变化等图像因素不会有任何变化,同时对物体的运动、遮挡等因素也保持良好的不变性,因此,依据它们进行图像配准具有非常良好的优势。
图像配准包括以下步步骤:
①分别对参考图像和待配准图像进行特征提取;
②将提取到的参考图像特征和待配准图像特征进行匹配;
③选择最优匹配对;
④结合细菌觅食算法和粒子群优化算法计算最优匹配对的参数;
⑤将多个待配准图像进行精准匹配,完成图像配准,具体过程为:首先对多个待配准图像采用canny边缘提取进行预处理,然后对边缘图像进行金字塔分解,最后对分解的边缘图像进行图像匹配。
上述细菌觅食算法、粒子群优化算法、canny边缘提取和金字塔分解都是成熟的算法,在此不再给出算法公式及详细的实现过程说明。
(3)图像融合:将配准后多个不同景深的样本清晰图像进行拼接,从而融合为整个视域下的清晰图像。具体而言,图像融合采用多层NSCT分解,包括以下步骤:
①用非抽样金字塔滤波器将原始图像分解成低频子带和高频子带;
②对得到的高频子带运用非抽样方向滤波器组分解为多方向的子带,依据所需要的变换分解层数,不断对上层得到的低频子带依次进行非抽样金字塔滤波器和非抽样方向滤波器组分解;
③将不同视域下的多张图像融合结果根据基于图像特征的配准原则进行拼接,得到整个视域下的清晰图像。
NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)即非下采样变换。它的思想主要来源于Contourlet变换,去掉了Contourlet的拉普拉斯金字塔和方向滤波器组的采样过程,取代它们的是一个多尺度分解的非下采样金字塔滤波器和一个多方向分解的非下采样方向滤波器组。虽然在一定程度上,非下采样造成了图像信息的冗余,但是,NSCT变换具有了多尺度多方向性和平移不变特性。
上述实施例只是本发明的较佳实施例,并不是对本发明技术方案的限制,只要是不经过创造性劳动即可在上述实施例的基础上实现的技术方案,均应视为落入本发明专利的权利保护范围内。
Claims (1)
1.一种提高岩屑图像成像质量的方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)图像采集:根据岩屑样本表面的不同高低跨度,通过调整每次拍摄的焦点平面,获取不同景深的样本清晰图像;
(2)图像配准:将多个不同景深的样本清晰图像进行配准;
(3)图像融合:将配准后多个不同景深的样本清晰图像进行拼接,从而融合为整个视域下的清晰图像;
所述步骤(2)中的图像配准包括以下步骤:
①分别对参考图像和待配准图像进行特征提取;
②将提取到的参考图像特征和待配准图像特征进行匹配;
③选择最优匹配对;
④计算最优匹配对的参数;
⑤将多个待配准图像进行精准匹配,完成图像配准;
所述步骤④中,结合细菌觅食算法和粒子群优化算法计算最优匹配对的参数;所述步骤⑤中,首先对多个待配准图像采用canny边缘提取进行预处理,然后对边缘图像进行金字塔分解,最后对分解的边缘图像进行图像匹配;
所述步骤(3)中的图像融合采用多层NSCT分解,包括以下步骤:
①用非抽样金字塔滤波器将原始图像分解成低频子带和高频子带;
②对得到的高频子带运用非抽样方向滤波器组分解为多方向的子带,依据所需要的变换分解层数,不断对上层得到的低频子带依次进行非抽样金字塔滤波器和非抽样方向滤波器组分解;
③将不同视域下的多张图像融合结果根据基于图像特征的配准原则进行拼接,得到整个视域下的清晰图像。
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