基于改进UNet3+的岩心图像颗粒提取算法

作     者：王浩 熊淑华 何海波 吴晓红 滕奇志 WANG Hao;XIONG Shu-Hua;HE Hai-Bo;WU Xiao-Hong;TENG Qi-Zhi

作者机构：四川大学电子信息学院成都610065 成都西图科技有限公司成都610065 

基　　金：国家自然科学基金(62071315) 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2024年第33卷第1期

页      码：199-205页

摘      要：在石油勘探过程中,岩心颗粒是研究地质层序、评估油气含量以及认识地质构造的有效资料,对岩心颗粒图像进行颗粒提取有利于地质研究人员后续的深入分析.岩心颗粒图像通常存在颗粒边缘模糊、背景与颗粒色彩复杂的问题.为了改善岩心颗粒提取的效果,本文设计了一种基于改进UNet3+的岩心图像颗粒提取算法.该算法在UNet3+的每个编码层后加入感受野模块(RFB)来扩大网络的感受野,从而有效地解决网络因感受野受限而导致的分割精度低的问题,并在RFB模块后嵌入了卷积块注意力模块(CBAM)使网络更加精确地聚焦于目标区域,提高目标区域的特征权重.实验结果表明,改进后的算法在岩心颗粒图像上具有良好的分割效果,相比原始UNet3+网络,分别在mIoU、mPA和FWIoU上提升了5.43%、2.99%和5.34%.

主 题 词：岩心颗粒图像 UNet3+ 感受野 卷积块注意力 注意力机制 语义分割 

学科分类：081803[081803] 08[工学] 080203[080203] 0818[工学-交通运输类] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.15888/j.cnki.csa.009375

馆 藏 号：203125318...