基于小波变换与快速行进算法的电成像数据空白带填充和响应畸变修复

电成像测井数据形成的井周电导率图像通常存在4个或8个由电扣极板间隔形成的空白条带以及因极板与井壁黏滞造成的局部异常区域,本研究提出了一种基于小波域分解加快速行进(Fast Matching Method,FMM)插值算法实现了电导率图像空白条带填充及异常区修复的方法,使插值或修复后的电导率数据能更好地反映缝洞等微构造。文中研发的融合小波变化与高阶扩展FMM数字图像修复算法,首先,将存在空白带的电导率图像数据采用二抽取小波变换进行频谱分解;其次,对分解后缓变的低频分量采用高阶扩展FMM算法进行局部空白带的内插重建;再次,对高频分量通过已重建的低频部分的水平、垂直和两个对角四个方向的值进行预测重构;还有,基于重构后的高频和低频分量运用小波逆变换加权得到插值重构的电导率图像数据;最后,将文中的方法应用于某油田的多口井实测资料,获得了良好的应用效果。

二阶段手写汉字骨架提取优化

骨架提取是研究手写汉字的重要先决步骤,基于细化算法提取手写汉字骨架存在笔画交叉处产生不同程度畸变以及毛刺等问题,提出一种适用于细化算法的二阶段手写汉字骨架提取优化算法。使用细化算法得到待修复的汉字骨架,通过二阶段检测算法识别汉字骨架中笔画交错分叉区域以及确定畸变待修复范围,并依据分叉区域类型,采用相应的修复策略。实验结果表明,该二阶段检测法能够有效地检测出笔画分叉区域,准确率达到96.89%,且分叉区域归类算法可很好地识别出畸变区域类型。经过修复后的汉字骨架能够正确地反映笔画间的原有拓扑结构,使得最终优化骨架更能突出手写汉字特征,验证了算法的有效性。