基于 ShapeDTW 的油基泥浆成像仪深度匹配方法
计算机视觉与模式识别
2025-12-02 v1 地球物理
摘要
在使用油基泥浆（OBM）微电阻率成像仪的测井作业中，即使经过速度校正，上、下推靠器组之间的交错设计仍导致推靠器图像之间存在深度错位问题。本文提出了一种基于形状动态时间规整（ShapeDTW）算法的井筒图像深度匹配方法。该方法提取局部形状特征以构建形态敏感的距离矩阵，在对齐过程中更好地保持序列之间的结构相似性。我们采用一维方向梯度直方图（HOG1D）和原始信号相结合的特征集作为形状描述符来实现该方法。现场测试实例表明，我们的方法对具有复杂纹理、深度偏移或局部缩放的图像实现了精确对齐。此外，它提供了一个灵活的特征扩展框架，允许集成针对特定地质特征定制的其他描述符。
引用
@article{arxiv.2512.01611,
title = {Depth Matching Method Based on ShapeDTW for Oil-Based Mud Imager},
author = {Fengfeng Li and Zhou Feng and Hongliang Wu and Hao Zhang and Han Tian and Peng Liu and Lixin Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.01611},
year = {2025}
}