Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМакиенко Д. О.
dc.contributor.authorСелезнев И. А.
dc.coverage.spatialгистограммы
dc.coverage.spatialкерны
dc.coverage.spatialизображения полноразмерных кернов
dc.coverage.spatialтекстура изображений
dc.coverage.spatialматрицы совместной встречаемости
dc.coverage.spatialполноразмерные керны
dc.creatorМакиенко Д. О., Селезнев И. А.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-08-22T12:18:52Z-
dc.date.available2025-08-22T12:18:52Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\541907
dc.identifier.citationМакиенко, Д. О. Построение профилей текстурных признаков по изображениям полноразмерного керна / Д. О. Макиенко, И. А. Селезнев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Сергеева. - 2023. - С. 032692.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13187-
dc.description.abstractИсследование изображений полноразмерного керна востребовано в современной геофизике. Предметная область определяет специфику процессов обработки изображений керна и форму представления результатов. Обычным способом представления скважинных данных являются упорядоченные по глубине значения измерений. Образцы керна также упорядочены по глубине, а изображения образцов представляют собой набор отдельныхфотографий или томографических сканов, часто с отсутствием данных на некоторых глубинах. Типичное изображение одного фрагмента керна содержит метровый участок породы. При этом на практике часто требуется оценивать характеристики и сантиметровых интервалов. В работе предложен подход к созданию ансамбля текстурных признаков изображений керна, представленных как упорядоченные по глубине профили, что позволяет использовать полученные результаты совместно с другими геолого-геофизическими данными.
dc.languagerus
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 3 : Распознавание, обработка и анализ изображений
dc.subjectгистограммы
dc.subjectкерны
dc.subjectизображения полноразмерных кернов
dc.subjectтекстура изображений
dc.subjectматрицы совместной встречаемости
dc.subjectполноразмерные керны
dc.titleПостроение профилей текстурных признаков по изображениям полноразмерного керна
dc.typeText
dc.citation.spage032692
dc.citation.volume3
local.contributor.authorМакиенко Д. О.
local.contributor.authorСелезнев И. А.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Postroenie-profilei-teksturnyh-priznakov-po-izobrazheniyam-polnorazmernogo-kerna-106012
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Postroenie-profilei-teksturnyh-priznakov-po-izobrazheniyam-polnorazmernogo-kerna-106012
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1919-3_2023-032692.pdf372.59 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.