简介： 本发明公开了一种基于神经网络的沉积相图像分割方法，将人的经验和计算机的计算速度结合起来，将地质工作者的工作经验和机器的计算能力有机的结合起来，即人工输入层位标签信息，而机器根据这些标签信息计算得到层位的分类信息，最后根据层位分类信息追踪区域边界，做到人机交互并且充分利用。具体的，对沉积相图利用超像素算法SLIC做初步处理，分割为同质化的区域，接下来利用深度神经网络进行分类，将图像分为相应数目的类别，这样将会把沉积相中不同的像素区域融合为一个类别的区域，达到减少计算量的目的。在样本数据中加入地震属性数据，使得分类结果更加的准确，并将数据放置于网格结构上，由于数据分布于空间网格中，更为方便高效。