深立井井壁图像的卷积神经网络去噪方法

摘要

为了实现井壁缺陷的自动检测,提出去除井壁图像噪声的卷积神经网络(CNN)模型(ELU-CNN).该模型为深28层的全卷积网络模型,由5个特征提取模块(FEM)和跳跃连接组成;跳跃连接将第一卷积层的输出特征与每一个FEM的输出特征串联融合,保证图像特征的充分提取;使用残差学习来缓解梯度消失并提高收敛速度,保证训练后的去噪模型学习到的非线性映射是图像噪声;选用ELU作为激活函数,它具有软饱和性且输出均值接近于零,能增强模型对输入噪声的鲁棒性并加速模型收敛.在标准测试集BSD68、set12及实际井壁图像上,验证ELU-CNN模型的去噪性能并和先进方法作比较,实验结果表明:与FFDNet模型相比,ELU-CNN模型的平均峰值信噪比,在含噪声浓度σ为(15,25,35,50,75)的BSD68、set12测试集上分别提高了(0.17,0.11,0.08,0.05,0.03) dB、(0.18,0.16,0.08,0.06,0.07) dB.在去除井壁图像盲噪声时,ELU-CNN模型能更好地保留缺陷的纹理信息.