地震剖面图像的纹理分割方法和装置制造方法及图纸

公开了一种地震剖面图像的纹理分割方法和装置。该方法可以包括以下步骤：输入原始的地震剖面图像；将所述地震剖面图像转换为灰度图像；利用小波变换对所述灰度图像进行特征提取；对所述灰度图像进行图像纹理边缘检测，以产生剖面边缘图；以及基于特征提取的结果和所述剖面边缘图应用聚类算法以按照纹理类型对所述地震剖面图像进行纹理分割。根据本发明专利技术的地震剖面图像的纹理分割方法和装置通过对特征提取和图像边缘检测的结果应用聚类算法实现地震剖面问题的自动、高效分割。

Texture segmentation method and device for seismic profile image

A method and device for the texture segmentation of an earthquake profile image is disclosed. The method comprises the following steps: the input seismic profile of original image; the seismic image is converted to grayscale images; the gray image feature extraction using wavelet transform; texture image edge detection on the gray image, to generate a profile edge map; and based on the results of feature extraction and the section edge map clustering algorithm according to the type of texture on the seismic image texture segmentation. The texture segmentation method and device of the seismic section image according to the invention apply the clustering algorithm to the automatic and efficient segmentation of the seismic section problem through the result of feature extraction and image edge detection.

【技术实现步骤摘要】
地震剖面图像的纹理分割方法和装置
本专利技术涉及地震资料处理领域，更具体地，涉及一种地震剖面图像的纹理分割方法和一种地震剖面图像的纹理分割装置。
技术介绍
在图像分割方法中，针对地震剖面图像处理的技术较少，且效果不理想。在罗雄的《地震剖面图像纹理分割方法研究》中，采用分形维数的方法，但这种方法对参数选取要求较高，健壮性较差。在吕知辛的《地震剖面分割的模式识别方法》中，利用模式识别和图像分析方法，获取不同岩性的地层层序，同时还要结合测井的方法才能最后确定层序。在杜红的《分割地震剖面的分形特征研究》中采用分形原理进行分形维数的估测，探索分形特征进行图像分割的可行性，不具备应用的能力。因此，有必要开发一种对地震剖面纹理进行自动、高效分割的地震剖面图像的纹理分割方法和装置。公开于本专利技术
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本公开的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
本专利技术提供一种地震剖面图像的纹理分割方法和装置，其通过对特征提取和图像边缘检测的结果应用聚类算法实现地震剖面问题的自动、高效分割。根据本专利技术的一方面本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地震剖面图像的纹理分割方法，所述方法包括以下步骤：输入原始的地震剖面图像；将所述地震剖面图像转换为灰度图像；利用小波变换对所述灰度图像进行特征提取；对所述灰度图像进行图像纹理边缘检测，以产生剖面边缘图；以及基于特征提取的结果和所述剖面边缘图应用聚类算法以按照纹理类型对所述地震剖面图像进行纹理分割。

【技术特征摘要】
1.一种地震剖面图像的纹理分割方法，所述方法包括以下步骤：输入原始的地震剖面图像；将所述地震剖面图像转换为灰度图像；利用小波变换对所述灰度图像进行特征提取；对所述灰度图像进行图像纹理边缘检测，以产生剖面边缘图；以及基于特征提取的结果和所述剖面边缘图应用聚类算法以按照纹理类型对所述地震剖面图像进行纹理分割。2.根据权利要求1所述的地震剖面图像的纹理分割方法，其中，所述特征提取基于定义在2n*2n大小窗口中的纹理能量宏特征E(i,j)进行：其中，i,j为像素坐标，n,k,l为自然数，E(i,j)为像素(i,j)的特征值，ω(k,l)表示以像素(i,j)为中心的2n*2n大小窗口的第(k,l)个小波系数。3.根据权利要求2所述的地震剖面图像的纹理分割方法，其中，所述图像纹理边缘检测包括以下步骤：对所述灰度图像进行滤波以消除噪声；基于图像灰度沿X、Y两个方向的偏导数得到梯度的幅值和方向；对梯度的幅值进行非极大抑制，以定位准确的边缘；遍历经过非极大抑制的图像，基于累计直方图计算包括高阈值和低阈值的双阈值；以及利用双阈值对经过非极大抑制的图像进行边缘检测。4.根据权利要求3所述的地震剖面图像的纹理分割方法，其中，对所述灰度图像进行中值滤波，具体公式为：g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}其中，g(x,y)为滤波输出的图像，f(x,y)为原始图像，med{}为中值滤波函数，W为二维模版。5.根据权利要求3所述的地震剖面图像的纹理分割方法，其中，利用双阈值对经过非极大抑制的图像进行边缘检测包括：在经过非极大抑制的图像中，灰度值大于高阈值的像素点被确定为边缘，灰度值小于低阈值的被确定为不是边缘，对于其他的像素，如果相邻P个像素的平均值大于高阈值则被确定为边缘，否则被确定为不是边缘。6.根据权利要求3所述的地震剖面图像的纹理分割方法，其中，所述图像分割包括以下步骤：计算c个纹理类的聚类中心矢量其中，Fj(j＝1,2,……,c)表示第j类像素的坐标集合，Mj为Fj中像素的数目；扫描ω(k,l)，寻找小波系数等于0的像素(k,l)；计算ω(k,l)到Xj的距离Dj(k,...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭跃，张兵，周巍，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11