【摘 要】
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传统的岩心图像压缩多采用小波变换,此方法并不利于对岩心图像细节信息的保留,压缩后清晰度也无法满足岩性分析的需求。提出一种JPEG结合卷积神经网络的岩心图像压缩模型。首
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传统的岩心图像压缩多采用小波变换,此方法并不利于对岩心图像细节信息的保留,压缩后清晰度也无法满足岩性分析的需求。提出一种JPEG结合卷积神经网络的岩心图像压缩模型。首先将待压缩岩心图像送入空域冗余去除结构剔除冗余信息,再使用JPEG编码把图像变换到DCT域,量化后去除不必要的高频信息。解码时使用JPEG解码器将图像从DCT域变换到像素域,为了恢复岩心图像在空域、频域的失真,于解码端添加了19层的卷积层的神经网络,最终将岩心图像重构。此方法创新点在于首次提出深度学习应用于岩心图像的压缩,并具有比传统小波变换
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