基于压缩感知井下图像压缩

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1、UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformastor’SdegreeDataCompressionofDownholeImageBasedonCompressedSensingAuthorssNameSpeciality：Supervisor：Finishedtime：ZixianYangCircuitsandSystemsAssoProfJieChengLuMay5“．2012中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导F进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外

2、，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：扬丕监签字同期：型2圭．2墨中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者授权中因科学技术大学拥有学位

3、仑文的部分使用权，即：学校有权按有关枷定向囡家有天部门或机构送变论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据厍进行检索，町以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、?r编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内窬相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。呵公开口保密(——年)作者签名：捡左竖签

4、字日划：量旦2．互．25一别一签名：益墩——签字日驯：№f!：』-!i一一摘要石油是全世界最重要的资源对石油进行有效的勘探和丌采，一直都是各国的重大研究课题之一。石油测井系统是一种帮助人们探测油气分布，生产中监测井下油气状态的技术，对石油的勘探和71：采都有着重要的指导意义。从测井方式上石油测井系统可以分为温度测井、压力测井、电视图像测井等。其中电视图像测井有着直观可视的优势，在油气的开采生产中，能准确的渗断井F的问题并以此进行指导，保证油气开采的稳定和提高生产效率，因此得到了国内外广泛的重视和研究。随着电视罔像测井技术的发展，新型的仪器小断涌现，在这些更精确的仪器的帮助下，人们

5、叮以得到更准确、清晰的图像信息，但这样必然会导致测井数拂}量的增加，fruⅡ由十深井开采的特蛛性，不论足成本高昂的IU缆传输，还是正处丁研究阶段的无线传输，杠长距离的地层中因为信号的衰减，井下系统功耗的限制等，都刁i能高教的传输数据。所以神’这种条件F，为了得到皿力¨精确的测井数据，保证得到图像的实时性，就必须刘图像进行J1c缩，以满足系统的传输要求。小文根槲电视图像NJr-系统的特点，即数槲传输牢低，功耗要求低等，对井F罔像的压缩研究做了以FT作：(11采川了种新的信息处理理论——址缩感知理论来对井F电视图像进行压缩，首先，将N×N的井下图像进行m交小波稀疏，然后通过M×N高斯

6、随机矩阵对稀疏后的图像进行观测，获得少量观测值，母后使用征变匹配追踪(OMP)算法从观测值中重构罔像。通过在MATLAB平台卜进行实验，并分析对比传统的图像爪缩技术得知，这种理论柱满足测”系统的要求的同叫，0}有效的对图像进行握缩．枉逃到较高的压缩比的同时依然何很好的效粜，小会影n向蚓像对于系统的作用。(21针埘压缩感知Ⅲ丁井下图像握缩的些缺陷，进行了改进，将原始图像分块后，即将NxN的井下阁像甲均分为sxs大小的r块，再分{；

7、j对每，块，进行，t缩感知．这样就使得爪缩感知的缺陷得到了一定的改善。但是，分块之后会导致重构扁的图像质量下降，于是义纠刘井F蚓像的特点提出了种改进方法

8、。在测井同像}：我们需要的信息的位符始终在个l蔓域范围内，耐超出这个K域的大部分信息郝是我tf]4’=需要的，因此，将井下图像分块以后，例如』E分成了kXk=N2／S’块，把整幅图像看成是以k2个块构成的矩阵，则通过分析

9、割像特点，找出我们需要n勺信息主要存许帅】毛峨的像块，例如其中⋯个第气(L，∈{1，2，，女}1块，则列‘，块进仃胍缩-匕低，-fi-阳效果商的址缩感知；而其【摘要余不在该区域的块则进行压缩比高，重构效果低的压缩感知。通过实验对比可以看到，用此方法后，整体图像峰值信噪比(PsNR)虽然没有什么提高．但是对于包含有用信息区域的PSNR有很大的提升．达到了既定研究目

10、标。关键词：电视图像测井图像压缩压缩感知图像分块AbstractOilistheworldkmostimportantresource．Effectiveexplorationandexploitationofoilhasbeencustomaryamajorresearchtopicofeverycountry．Oilwellloggingsystemisawaytohelppeopletodetectoilandgasdistributionandmonitordownhol