一种深立井井壁图像去噪方法

摘要

本发明公开一种深立井井壁图像去噪方法，包括五步：步骤一，构建去噪模型；步骤二，设计损失函数；步骤三，用标准图像训练去噪模型，得到模型参数；步骤四，用实际图像训练、测试去噪模型，修正模型参数，得到ELU‑CNN去噪模型；步骤五，将含噪的井壁图像输入ELU‑CNN去噪模型，得到去噪结果。去噪模型深28层，包含5个特征提取模块FEM和跳跃链接，跳跃链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，使第一层提取的低级特征不断得到利用，保证图像特征的充分提取。本发明在去除井壁图像盲噪声时，能很好的保留井壁破损处的纹理特征。