一种电成像测井图像相似度比对方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电成像测井资料解释评价技术领域。
【背景技术】
[0002][0003] 上述专利文件主要涉及碳酸盐地层电成像测井相的识别，但是，目前电成像测井 图像仍然主要通过人工识别比对，存在人为主观因素，造成不同的人比对效果不一，并且效 率较低。现有技术缺点： 1、 没有一套准确的电成像图像特征提取方法； 2、 没有一个快速的电成像特征比对方法。
【发明内容】
[0004] 本发明旨在针对上述现有技术所存在的缺陷和不足，提供一种电成像测井图像相 似度比对方法，本发明一是解决了利用电成像测井资料进行多种纹理特征计算的问题；二 是解决了如何利用所计算的多种特征值确定电成像图像之间的相似度的问题；三是解决将 计算方法通过计算机语言实现的问题。
[0005] 本发明是通过采用下述技术方案实现的： 一种电成像测井图像相似度比对方法，其特征在于：利用电成像测井各极板动态图像 数据计算多种纹理特征值，并计算电成像图像之间各种纹理特征值的欧氏距离，从而实现 通过计算机对比两幅电成像测井图像的相似度。
[0006] 所述多种纹理特征值包括：均值、方差、各向异性指数、分选系数、伪分选系数、图 像分布集中程度、灰度共生矩阵能量、灰度共生矩阵熵、灰度共生矩阵对比度和灰度共生矩 阵局部均匀性。
[0007] 各纹理特征值的计算方法如下： 均值：对目标图像灰度数组计算其算数平均值，采用下式计算：
【主权项】
1. 一种电成像测井图像相似度比对方法，其特征在于：利用电成像测井各极板动态图 像数据计算多种纹理特征值，并计算电成像图像之间各种纹理特征值的欧氏距离，从而实 现通过计算机对比两幅电成像测井图像的相似度。
2. 根据权利要求1所述的一种电成像测井图像相似度比对方法，其特征在于：所述多 种纹理特征值包括：均值、方差、各向异性指数、分选系数、伪分选系数、图像分布集中程度、 灰度共生矩阵能量、灰度共生矩阵熵、灰度共生矩阵对比度和灰度共生矩阵局部均匀性。
3. 根据权利要求1所述的一种电成像测井图像相似度比对方法，其特征在于：各纹理 特征值的计算方法如下： 均值：对目标图像灰度数组计算其算数平均值，采用下式计算：
式中：AVE为均值，X (i，j)为图像灰度数组第i行j列对应的灰度值；M为灰度数组总 行数，N为灰度数组总列数； 方差：对目标图像计算各像素灰度标准方差
，采用下式计算： 式中：VAR为方差，X (i，j)为图像灰度数组第i行j列对应的灰度值；M为灰度数组总 行数，N为灰度数组总列数；u为均值； 各向异性指数： 第一步，计算图像灰度数组各行数据的算术平均值，对各行的算术平均值再取其调和 平均值作为水平方向最大值，采用下式计算：
式中：CxMax为水平方向最大值，X (i，j)为图像灰度数组第i行j列对应的灰度值;M 为灰度数组总行数，N为灰度数组总列数； 第二步，计算各列数据的调和平均值，再对各列调和平均值取算术平均得到水平方向 最小值，从而确定水平方向平均电导率，采用下式计算：
式中：Cx为水平方向平均电导率，CxMax为水平方向最大值，C xMin为水平方向最小值； 第三步，将上两式中行、列互换确定垂直方向上平均电导率Cjr ; 第四步，水平方向与垂直方向平均电导率的比值就是各向异性指数：
式中：ANI为各向异性指数，Cx为水平方向平均电导率，Cz为垂直方向平均电导率； 分选系数：对于目标图像数据，作出其频率累计直方图，P1、P2为频率，Pl和P2所对应 的数值之比即可作为分选系数的度量，采用下式计算： SORT = g(Pl) Ig(Pl) 式中：SORT为分选系数，g (Pl)为图像灰度在Pl频率处所对应的灰度值，g (P2)为 图像灰度在P2频率处所对应的灰度值； 伪分选系数：对于目标图像数据，作出其频率累计直方图，Pt、Pb、Pm为频率，Pt和Pb 所对应的数值之差与Pm所对应数值之比，即可作为伪分选系数的度量，采用下式计算： 双议T F =⑶巧)-狀))/g(Pj 式中：S0RT_F为伪分选系数，g (Pb)为图像灰度在Pb频率处所对应的灰度值，g (Pt) 为图像灰度在Pt频率处所对应的灰度值，g (Pm)为图像灰度在Pm频率处所对应的灰度 值； 图像分布集中程度：K为阶数，取正整数，缺省值为2,使用较大的K值有利于提高计算 结果的分辨率，采用下式计算：
式中：CX为图像分布集中程度，X (i，j)为图像灰度数组第i行j列对应的灰度值;M 为灰度数组总行数，N为灰度数组总列数；K为阶数；u为均值； 灰度共生矩阵： 定义方向为0，像素距离为d的灰度共生矩阵为矩阵的维数等于图像灰度 级数，球句表示矩阵第i行j列元素，它定义为点的灰度值为i且点fci)的灰度 值为j出现的频数，其中两点在坐标系中的位置关系如下： (1:,1) = + ((ii-COsSjiijsill (9) 式中：（k, 1)为图像灰度数组映射在坐标中位于k行1列的点，（m, η)为图像灰度数组 映射在坐标中位于m行η列的点，Θ为四个方向〇°，45°，90°，135°，d为Θ方向上像 素距离； 一幅图像的灰度共生矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息； 它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础，从它出发可以进一步提取描述图像纹理 的一系列特征，为表达简明起见，在下面的共生矩阵表达中，略去间隔d和方向沒； 由以上灰度共生矩阵提取了 4个反映纹理特征统计量有能量、熵、对比度、和局部均匀 性； 按不同方向（〇度，45度，90度，135度）和不同像素距离计算灰度共生矩阵G(i，j)，并 提取其能量、熵、对比度、局部均匀性等特征，采用下式计算： 能量1
式中：GM_ENE为灰度共生矩阵能量，G (i，j)为灰度共生矩阵第i行j列的值，k为灰 度等级；
式中：GM_ENT为灰度共生矩阵熵，G (i，j)为灰度共生矩阵第i行j列的值，k为灰度 等级； 对比度GM CON = (i- jf ; 式中：GM_CON为灰度共生矩阵对比度，G (i，j)为灰度共生矩阵第i行j列的值； 局部均匀性
式中：GM_IDM为灰度共生矩阵局部均匀性，G (i，j)为灰度共生矩阵第i行j列的值， k为灰度等级； 然后利用欧氏距离公式计算两个电成像图像各种特征值之间的欧氏距离：
式中：xi、yi是两幅电成像图像对应的各纹理特征值，计算两幅电成像图像各种纹理 特征值之间的欧氏距离，欧氏距离是将两者各纹理特征值之差的平方相加然后开方，所计 算的各种纹理特征值的欧氏距离越小两幅电成像图像越相似，也就是说当计算的欧氏距离 为O时两幅电成像图像相似度为100%。
【专利摘要】本发明公开了一种电成像测井图像相似度比对方法，涉及电成像测井资料解释评价技术领域。利用电成像测井各极板动态图像数据计算多种纹理特征值，并计算电成像图像之间各种纹理特征值的欧氏距离，从而实现通过计算机对比两幅电成像测井图像的相似度。本发明一是解决了利用电成像测井资料进行多种纹理特征计算的问题；二是解决了如何利用所计算的多种特征值确定电成像图像之间的相似度的问题；三是解决将计算方法通过计算机语言实现的问题。
【IPC分类】G01V3-18, G06T7-40
【公开号】CN104732562
【申请号】CN201510129617
【发明人】牟勇, 罗利, 郑小川, 邓霞
【申请人】中国石油集团川庆钻探工程有限公司
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年3月24日