倪路橋,余厚全,李長文,李國軍,余春昊

(1.長江大學電子信息學院,湖北荊州434000;2.中國石油集團測井有限公司,陜西西安710077)

基于紋理的超聲成像測井圖像“城墻效應”修復研究

倪路橋1,余厚全1,李長文2,李國軍2,余春昊2

(1.長江大學電子信息學院,湖北荊州434000;2.中國石油集團測井有限公司,陜西西安710077)

根據(jù)測井圖像中病態(tài)圖像的特點,基于現(xiàn)代圖像修復技術,提出了一種基于紋理的圖像修復算法。介紹了該算法的基本思想,給出了利用基于紋理的圖像修復算法處理超聲測井圖像的具體流程。該算法按照優(yōu)先修復含有已知信息最多、中心點處等照度線方向與待修復區(qū)域邊界垂直方向一致性最好的待修復塊的原則,通過最佳匹配,在已知信息區(qū)域中尋找出最佳匹配塊,對“城墻效應”進行修復。處理結(jié)果表明,該算法能夠有效修復圖像中的“城墻效應”,保持結(jié)構(gòu)的完整性,明顯改善圖像質(zhì)量。該算法簡單、實用、實時性強、無需人工干預,對超聲成像測井資料的后期處理具有較高實用價值。

超聲成像測井;紋理修復;井下電視;圖像處理

0 引 言

本文在分析前人算法的基礎上,針對超聲成像測井圖像中出現(xiàn)的“城墻效應”,提出了一種基于紋理的修復算法。該算法直接對源圖像進行處理,不需輸入掩膜圖像來確定修復區(qū)域。

1 基于紋理的圖像修復算法

Criminisi等人提出的基于紋理的圖像修復算法[4-5]基本思想是從待修復區(qū)域的邊界點中,以一定的優(yōu)先度量準則,找到一個優(yōu)先的修復點;然后以該點為中心形成一個待修復塊,在已知信息區(qū)域中按照一定的匹配規(guī)則尋找最佳匹配塊;在找到最佳匹配塊后,將待修復塊中的空白信息用最佳匹配塊中對應的已知信息進行填充,然后更新邊界,重復上述步驟,直至全部圖像修復完畢。該算法的核心是優(yōu)先度量準則,即確定最先修復的點(見圖1)。圖1中區(qū)域Φ為已知圖像區(qū)域(源區(qū)域),區(qū)域Ω為待修復圖像區(qū)域(目標區(qū)域),δΩ表示待修復區(qū)域的邊界。以邊界 p點為例,Criminisi等人定義該點優(yōu)先度的計算公式

式中,C(p)為置信度項,定義為在以邊界 p點(p∈δΩ)為中心的待修復塊Ψp中,已知信息像素個數(shù)與模板像素總數(shù)的比值;D(p)為結(jié)構(gòu)項,定義為D(p)=(▽I⊥p·np)/a,α為標準化參數(shù)(對于典型灰度圖像α=255),np為在p處與待修復區(qū)域的邊界垂直的單位向量,▽I⊥p其值為 p點處的梯度值,方向與梯度方向垂直,即等照度線的方向。其物理意義為在邊界點對應的待修復塊中,應優(yōu)先修復那些已知信息最多、等照度線的方向與待修復邊界的np方向一致性最好的待修復塊,從而保證修復信息的可靠性和圖像結(jié)構(gòu)的完整性。本文處理時,D(p)根據(jù)TV模型計算[6],具體定義為

使用TV模型計算優(yōu)先度進行圖像修復,連通性好,是對比較細膩的紋理能取得較好的修復效果。

2 超聲成像測井圖像“城墻效應”修復處理算法

2.1 處理算法流程

(1)“城墻效應”區(qū)域的識別與標識。在開始深度起,計算相鄰2行對應點像素值差的絕對值之和S,如果連續(xù) k行的Si(i=1,2,…,k)都小于預定的閾值,則判定該區(qū)域為“城墻效應”區(qū)域;然后確定該區(qū)域的起止深度,并將該深度段的像素值置為-0.000 1進行標識。

圖1 優(yōu)先度量原理圖

(2)優(yōu)先度的計算。按照上述優(yōu)先度的定義,計算邊界點優(yōu)先度 P(p),從邊界點中選取優(yōu)先度最高的點,以該邊界點為中心的待修復塊作為優(yōu)先待修復塊。

(3)按照最佳匹配準則,在已知信息區(qū)域中進行搜索,尋找出最佳匹配塊。

財政內(nèi)控是財政領域一項基礎性、創(chuàng)新性工作，是財政管理的現(xiàn)代要求和財政改革的應有之意。近年來，內(nèi)蒙古立足自治區(qū)實際，從建立制度入手，以見效管用為終極目標，加強領導，統(tǒng)籌謀劃，本級先行，以上率下；對盟市、旗縣財政分類指導，精準施策，解疑釋惑，有序推進；在建設內(nèi)容上既有統(tǒng)一要求，又明確突出各級、各地特色，內(nèi)控成效初步顯現(xiàn)。

(4)根據(jù)拼接方法,利用最佳匹配塊的信息,對待修復塊進行修復。

(5)更新邊界,返回步驟(2),直至待修復區(qū)域修復完畢為止。

2.2 拼接算法

找到匹配塊后,如果直接將待修復塊中的未知像素用匹配塊相應位置的像素值填充,則可能出現(xiàn)人工邊界,造成不連續(xù)。為了使修復后的圖像更加平滑、連續(xù),提出了一個新的拼接算法,從匹配塊和待修復塊重疊的已知信息區(qū)域中,尋找一個最佳的拼接路徑,根據(jù)此路徑來填充待修復塊。

(1)設待修復塊和匹配塊的長、寬大小相同,均為 H個像素,把待修復模塊中的像素值復制到緩沖區(qū)中。如圖2所示,圖形OABD與待修復塊大小相同,O、A、B、D為4個角像素,以左上角像素O為原點,建立坐標,則OD線段函數(shù)y=x;AB線段函數(shù)y=H-1-x;則OD和AB線段將模板分成4個區(qū),范圍分別為1區(qū):y≤x,y≥H-1-x,x≤H;2區(qū):y>x,y>H-1-x,y≤H;3區(qū):y≥x,y≤H-1-x,x≥0;4區(qū):y

(2)從頂點A出發(fā),設當前點坐標為(x,y),則從(x,y+1),(x-1,y+1),(x+1,y+1)3個點中找待修塊與匹配塊對應位置像素值之差絕對值最小的點,并將緩沖區(qū)中的這個點賦值為-1,作為拼接路徑標志,把該點作為當前點,進行下次迭代。如果點(x-1,y+1)在 AC上或待修塊對應像素值為-0.000 1(-0.000 1為“城墻”區(qū)域像素標志)、(x +1,y+1)在 AD外或待修塊對應像素值為-0.000 1,則不參與上述比較。

圖2 以待修塊左上角像素為原點建立坐標圖

(3)如果當前點在 CD上時,則令緩沖區(qū)相應值為-1,進入2區(qū),2區(qū)算法類似,只是方向改變,如圖2箭頭。3區(qū)、4區(qū)類似,在4區(qū)時如果(x+1, y-1)在AC上,則路徑尋找完畢,停止迭代。

(4)復制像素。待修復塊中,位于最佳路徑內(nèi)的或像素值為-0.000 1的點,其像素值用匹配塊中相應點來填充;位于最佳路徑上且像素值不為-0.000 1的點,用其與匹配塊中對應像素之和除2的均值填充;最佳路徑以外且像素值不為-0.000 1的點,值不變。

2.3 搜索范圍及匹配方法

縱向:與待修復區(qū)域相鄰的上下20行(可根據(jù)實際情況而定)以內(nèi),不包括待修復區(qū)域。橫向:設該點橫向位置為 x,則在 x+15到 x-15區(qū)域內(nèi),如果超出范圍,則置為邊界值大小。使用局部搜索,加快了處理速度,效果影響很小。選擇已知點為邊界點,增加了待匹配模塊中已知信息,匹配更加準確。匹配時,模板中不同位置的像素使用不同加權,加權系數(shù)和該點與模板中心點距離成反比。

2.4 邊緣處理

待修復區(qū)域的左右兩邊緣是圖像的邊界,相鄰信息很少,處理辦法為設模板寬度為 H,距邊界水平距離在 H/2以內(nèi)的點的優(yōu)先度設為小于其他點的優(yōu)先度,方法是其他點的優(yōu)先度都加上一個很大的數(shù);以距邊界水平距離在 H/2以內(nèi)的點為中心進行匹配、賦值時,只有屬于圖像范圍內(nèi)的點參與運算,范圍之外的點不參與。

3 處理結(jié)果及分析

該算法首先在PC機VC++6.0平臺上進行測試,選用了一個結(jié)構(gòu)較明顯的圖3進行處理。圖3(a)是原圖,圖3(b)是圖3(a)部分區(qū)域刪除后,全黑部分即是刪除部分。圖3(c)和圖3(d)對圖3(b)全黑區(qū)域進行修復,圖3(c)沒有使用拼接算法,圖3 (d)使用本文的拼接算法。與圖3(a)相比,圖3(c)已經(jīng)出現(xiàn)了塊狀效應,效果較差,而圖3(d)整體效果較好,既保持了結(jié)構(gòu)的連續(xù)性,又沒有出現(xiàn)塊狀效應。本文的拼接算法能有效避免塊狀效應。

圖3 基于本文拼接算法處理前后的圖像對比

最后將算法移植到綜合測井平臺Lead2.1上,圖4(a)為測井原圖,可以清楚地看到病態(tài)城墻部分,圖4(c)是本算法修復結(jié)果,圖4(b)中全黑區(qū)域?qū)氖潜舅惴ㄋ阉鞯降某菈Σ糠帧D4(b)和圖4(a)進行比較可以看出,該算法能夠比較準確地找到城墻,從而為修復提供準確區(qū)域。將圖4(b)和圖4(c)進行比較可以得出,與圖4(b)全黑城墻區(qū)域?qū)膱D4(c)相應區(qū)域得到了很好地恢復,左右邊界恢復很好,沒有明顯的拼接痕跡,結(jié)構(gòu)也得到了很好地延伸。由于采用了局部搜索,速度很快,無論是

結(jié)果還是速度都能很好的滿足工程應用需要。

圖4 具有城墻效應的實際超聲測井圖像和處理結(jié)果

4 結(jié)束語

該算法簡單、實用、實時性強、不需輸入掩膜圖像和人工干預,能夠自動準確尋找并修復病態(tài)的城墻區(qū)域。算法不僅能夠修復紋理信息,也能較好修復結(jié)構(gòu)信息,并且處理速度很快,對超聲成像測井資料的后期處理具有較高有實用價值。

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Ultrason ic Logging Image Restoration Based on Texture

N ILuqiao1,YU Houquan1,L IChangwen2,L IGuojun2,YU Chunhao2
(1.Electrics&Info rmation School of Yangtze University,Jingzhou,Hubei 434000,China; 2.China Petroleum Logging CO.L TD.,Xi’an,Shaanxi 710077,China)

Proposed is amodified inpainting algorithm based on texture for logging image restoration acco rding to the characteristicsof ill image.Introduced are the p rincip le of this algo rithm and specific p rocessing p rocedure for ultrasonic logging image restoration by using this algorithm. The inpainting algo rithm gives p rio rity to blocks w hich have the most info rmation and those central points’s isophotes direction have best consistency w ith the vertical direction of the boundary in the area.And then found out is the bestmatching block by matching in the neighborhood area to repair the“wall effect”.The p rocessing results show this algorithm can effectively repair the“w all effect”image,maintain structural integrity,and imp rove significantly image quality.The algorithm is simp le,real-time,and no more human interface,and hasp ractical value for post-p rocessing of the BH TV logging imaging data.

ultrasonic imaging logging,texture restoration,BH TV,image p rocessing

1004-1338(2010)05-0428-04

P631.83

A

國家“863”計劃重點科研項目“先進測井技術與裝備”中“方位聲波成像測井技術研究”(編號:2006AA 060103)

倪路橋,男,1982年生,碩士研究生,研究方向為信號與信息處理。

2010-05-18 本文編輯 王小寧)