| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.1.1 测井资料处理解释系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 软件开发方法及测井资料处理解释软件开发方法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.1.3 声电成像测井图像处理与自动识别方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2 存在的问题及研究的意义 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-20页 |
| 第二章 软件复用与软件构件技术研究 | 第20-34页 |
| 2.1 软件复用基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2 软件复用的关键技术 | 第21-27页 |
| 2.2.1 软件构件技术 | 第22-23页 |
| 2.2.2 软件构架 | 第23页 |
| 2.2.3 领域工程 | 第23-26页 |
| 2.2.4 软件再工程 | 第26页 |
| 2.2.5 开放系统 | 第26页 |
| 2.2.6 软件过程 | 第26页 |
| 2.2.7 CASE 技术 | 第26-27页 |
| 2.2.8 非技术因素 | 第27页 |
| 2.3 当前主流软件构件技术 | 第27-34页 |
| 2.3.1 JavaBeans/EJB | 第27-29页 |
| 2.3.2 OMA/CORBA | 第29-31页 |
| 2.3.3 微软的软件构件模型 | 第31-34页 |
| 第三章 基于构件复用技术的测井资料处理解释系统研究 | 第34-56页 |
| 3.1 测井领域软件构件化开发模型研究 | 第34-41页 |
| 3.1.1 传统的软件开发方法 | 第35-37页 |
| 3.1.2 基于构件复用的软件开发方法 | 第37-39页 |
| 3.1.3 基于构件复用的测井领域软件开发模型研究 | 第39-41页 |
| 3.2 测井领域软件构件研究 | 第41-45页 |
| 3.2.1 测井领域构件粒度和功能划分 | 第41-43页 |
| 3.2.2 测井领域构件设计与实现 | 第43-45页 |
| 3.3 测井领域软件构件库研究 | 第45-48页 |
| 3.3.1 构件的分类 | 第45-46页 |
| 3.3.2 构件的存储与配置管理 | 第46-47页 |
| 3.3.3 构件库管理系统及构件的检索 | 第47-48页 |
| 3.4 基于构件复用的测井资料处理解释系统实现 | 第48-49页 |
| 3.5 测井资料处理解释系统简介 | 第49-56页 |
| 第四章 大数据量地球物理测井绘图关键技术研究 | 第56-74页 |
| 4.1 XTF 文件格式分析及面向对象数据读取技术研究 | 第56-67页 |
| 4.1.1 XTF 文件格式分析 | 第56-63页 |
| 4.1.2 基于内存映射文件技术实现大数据量XTF 文件快速读取 | 第63-67页 |
| 4.2. 利用内存DC 实现大数据量复杂测井图形无闪烁绘制 | 第67-71页 |
| 4.2.1 Windows 的屏幕刷新机制 | 第68页 |
| 4.2.2 屏幕图形闪烁产生的原因分析 | 第68-69页 |
| 4.2.3 屏幕图形闪烁解决方法 | 第69-71页 |
| 4.3 利用局部重绘法实现大数据量图形快速连续滚动显示 | 第71-74页 |
| 4.3.1 整幅图形全刷新的方法实现滚动存在的问题分析. | 第71-72页 |
| 4.3.2 只刷新当前屏幕的方法实现滚动显示 | 第72页 |
| 4.3.3 局部重绘的方法实现快速连续滚动显示 | 第72-74页 |
| 第五章 井壁成像测井基本原理及图像模式研究 | 第74-87页 |
| 5.1 井壁成像测井的基本原理 | 第74-76页 |
| 5.1.1 微电阻率扫描成像测井原理 | 第74-75页 |
| 5.1.2 井周声波成像测井原理 | 第75-76页 |
| 5.2 井壁成像测井的数据处理及成像 | 第76-79页 |
| 5.2.1 微电阻率扫描成像测井数据处理及成像 | 第77-78页 |
| 5.2.2 井周声波成像测井数据处理及成像 | 第78-79页 |
| 5.3 井壁裂缝在成像测井图上的展开特征 | 第79-80页 |
| 5.4 井壁成像测井图像典型模式研究 | 第80-87页 |
| 5.4.1 井壁成像测井图像模式的分类 | 第80页 |
| 5.4.2 井壁成像测井图像典型模式及其含义 | 第80-87页 |
| 第六章 基于小波分析的井壁成像测井图像预处理方法研究 | 第87-120页 |
| 6.1 小波分析基本理论 | 第88-99页 |
| 6.1.1 连续小波变换 | 第88-91页 |
| 6.1.2 离散小波变换 | 第91-92页 |
| 6.1.3 多分辨率分析 | 第92-95页 |
| 6.1.4 Mallat 算法 | 第95-96页 |
| 6.1.5 常用小波函数 | 第96-99页 |
| 6.2 基于小波的图像分解与重构 | 第99-100页 |
| 6.3 基于小波包的井壁成像测井图像去噪方法研究 | 第100-111页 |
| 6.3.1 小波包及其分解和重构算法 | 第101-103页 |
| 6.3.2 噪声和图像信号在小波变换下的特性分析 | 第103页 |
| 6.3.3 基于贝叶斯估计的小波包阈值去噪方法 | 第103-109页 |
| 6.3.4 实际图像处理实例 | 第109-111页 |
| 6.4 基于小波分析的井壁成像测井图像增强方法研究 | 第111-120页 |
| 6.4.1 成像测井中常用的图像增强方法 | 第111-112页 |
| 6.4.2 基于多尺度小波变换图像增强的一般方法 | 第112-114页 |
| 6.4.3 基于多尺度小波变换的非线性测井图像增强方法 | 第114-117页 |
| 6.4.4 改进的离散二进小波非线性自适应测井图像增强方法 | 第117页 |
| 6.4.5 离散二进小波非线性自适应测井图像增强方法步骤 | 第117-118页 |
| 6.4.6 实际测井图像处理结果及分析 | 第118-120页 |
| 第七章 小波分析和Hough变换相结合的裂缝自动识别方法 | 第120-138页 |
| 7.1 裂缝的提取方法 | 第120-126页 |
| 7.1.1 基于小波分析的裂缝图像去噪与增强 | 第120-121页 |
| 7.1.2 裂缝图像的二值化 | 第121-122页 |
| 7.1.3 基于数学形态学的裂缝图像细化方法 | 第122-126页 |
| 7.2 基于霍夫变换的裂缝自动识别方法 | 第126-132页 |
| 7.2.1 裂缝在成像测井图像中的形态分析 | 第126-127页 |
| 7.2.2 霍夫变换图像识别理论研究 | 第127-130页 |
| 7.2.3 霍夫变换识别裂缝 | 第130-132页 |
| 7.3 成像测井裂缝图像自动识别方法实现步骤 | 第132页 |
| 7.4 实际资料处理及结果分析 | 第132-138页 |
| 第八章 结论与展望 | 第138-141页 |
| 8.1 全文总结 | 第138-140页 |
| 8.2 研究展望 | 第140-141页 |
| 参考文献 | 第141-149页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及参与的主要科研项目 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
| 摘要 | 第151-153页 |
| Abstract | 第153页 |
