[发明专利]测井图像清晰度的识别方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种测井图像清晰度的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

建立包括多个测井图像的测井图像样本库；

获取各测井图像对应的实际清晰度信息，所述实际清晰度信息为实际清晰度排序序号或实际归一化清晰度；

获取与每一测井图像对应的多个清晰度，所述多个清晰度由多个目标图像清晰度确定算法分别对所述测井图像进行清晰度计算而生成；

利用各测井图像对应的所述多个清晰度，建立与各测井图像对应的清晰度向量，所述清晰度向量包括与各目标图像清晰度确定算法对应的归一化后的清晰度；

初始化权重向量，所述权重向量包括与各目标图像清晰度确定算法对应的权重；

利用所述权重向量和与各测井图像对应的所述清晰度向量构建多个训练单元，所述训练单元包括所述权重向量和与两个测井图像分别对应的所述清晰度向量；

执行权重调整步骤，所述权重调整步骤包括：针对每一所述训练单元，对所述训练单元中各测井图像对应的所述清晰度向量中的元素进行比较，并根据比较结果调整所述训练单元中所述权重向量的权重；

确定各所述训练单元中所述权重向量的平均值，得到最终权重向量；

利用所述最终权重向量与各测井图像对应的清晰度向量计算得到各测井图像对应的最终清晰度；

确定各测井图像对应的最终清晰度是否与各测井图像对应的所述实际清晰度信息匹配；

如果是，则将所述最终权重向量中的权重作为各目标图像清晰度确定算法对应的目标权重，否则执行所述权重调整步骤及之后的步骤，直至各测井图像对应的最终清晰度与各测井图像对应的所述实际清晰度信息匹配；

利用各目标图像清晰度确定算法对应的目标权重和各目标图像清晰度确定算法确定目标测井图像的清晰度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练单元包括第一清晰度向量和第二清晰度向量，所述针对每一所述训练单元，对所述训练单元中各测井图像对应的所述清晰度向量中的元素进行比较，并根据比较结果调整所述训练单元中所述权重向量的权重，包括：

若所述第一清晰度向量中元素大于所述第二清晰度向量中相应元素的数量超过所述第一清晰度向量或所述第二清晰度向量中元素的总数的一半，则提高所述权重向量中各目标权重或降低所述权重向量中各非目标权重，直至所述权重向量与所述第一清晰度向量中相应元素的乘积之和大于所述权重向量与所述第二清晰度向量中相应元素的乘积之和，其中，大于所述第二清晰度向量中相应元素的所述第一清晰度向量中的元素和与所述目标权重对应的目标图像清晰度确定算法相对应，所述非目标权重为所述权重向量中除目标权重之外的权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实际清晰度信息为实际清晰度排序序号，所述确定各测井图像对应的最终清晰度是否与各测井图像对应的所述实际清晰度信息匹配，包括：

对各测井图像对应的最终清晰度进行排序，得到各测井图像对应的排序序号；

若对于任一测井图像，与该测井图像对应的所述排序序号与该测井图像对应的所述实际清晰度排序序号一致，则确定各测井图像对应的最终清晰度与各测井图像对应的所述实际清晰度信息匹配，否则，确定各测井图像对应的最终清晰度与各测井图像对应的所述实际清晰度信息不匹配。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取与每一测井图像对应的多个清晰度之前，所述方法还包括：

针对所述测井图像样本库中的每一测井图像，利用多个图像清晰度确定算法分别确定该测井图像的清晰度；

根据各测井图像对应的清晰度和实际清晰度排序序号，在所述多个图像清晰度确定算法中筛选出多个目标图像清晰度确定算法。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述建立包括多个测井图像的测井图像样本库，包括：

获取未修复测井图像和与各未修复测井图像对应的修复后测井图像；

利用所述未修复测井图像和所述修复后测井图像建立测井图像样本库。