論文の概要: Depth Matching Method Based on ShapeDTW for Oil-Based Mud Imager

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01611v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 12:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.84759
• Title: Depth Matching Method Based on ShapeDTW for Oil-Based Mud Imager
• Title（参考訳）: 油面マッド画像の形状DTWに基づく深さマッチング法
• Authors: Fengfeng Li, Zhou Feng, Hongliang Wu, Hao Zhang, Han Tian, Peng Liu, Lixin Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,ShapeDTW(Shape Dynamic Time Warping)アルゴリズムに基づくボアホール画像の深度マッチング手法を提案する。 本手法は, 形状特徴を抽出し, 形状に敏感な距離行列を構築し, 配列間の構造的類似性を良好に保存する。 フィールドテスト例では, 複雑なテクスチャ, 深度シフト, 局所スケーリングによる画像の正確なアライメントを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.327135042735815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In well logging operations using the oil-based mud (OBM) microresistivity imager, which employs an interleaved design with upper and lower pad sets, depth misalignment issues persist between the pad images even after velocity correction. This paper presents a depth matching method for borehole images based on the Shape Dynamic Time Warping (ShapeDTW) algorithm. The method extracts local shape features to construct a morphologically sensitive distance matrix, better preserving structural similarity between sequences during alignment. We implement this by employing a combined feature set of the one-dimensional Histogram of Oriented Gradients (HOG1D) and the original signal as the shape descriptor. Field test examples demonstrate that our method achieves precise alignment for images with complex textures, depth shifts, or local scaling. Furthermore, it provides a flexible framework for feature extension, allowing the integration of other descriptors tailored to specific geological features.
• Abstract（参考訳）: 油性泥 (OBM) を用いた盛土検層では, 上下のパッドセットを用いたインターリーブ設計により, 速度補正後のパッドイメージ間の深さずれが持続する。 本稿では,ShapeDTW(Shape Dynamic Time Warping)アルゴリズムに基づくボアホール画像の深度マッチング手法を提案する。 本手法は, 形状特徴を抽出し, 形状に敏感な距離行列を構築し, 配列間の構造的類似性を良好に保存する。 形状記述子として,向き付け勾配の1次元ヒストグラム(HOG1D)と元の信号を組み合わせた特徴セットを用いてこれを実装した。 フィールドテスト例では, 複雑なテクスチャ, 深度シフト, 局所スケーリングによる画像の正確なアライメントを実現する。 さらに、機能拡張のための柔軟なフレームワークを提供し、特定の地質学的特徴に合わせた他の記述子との統合を可能にする。

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