一种基于小波技术的地震数据融合方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小波技术的地震数据融合方法，具体包括以下步骤：S1，采集地震纹理属性图像，基于地震纹理属性图像进行图像处理，获得不同方向的分解系数；S2，基于不同方向的分解系数进行融合，获得融合的系数；S3，基于融合的系数进行小波逆变换，获得融合图像。本发明专利技术的离散小波对图像进行分解后的系数保持原始图像的能量守恒，得到低频系数和不同方向上的高频系数，其中低频部分主要反映的是图像的概况，高频部分主要反映的是图像的细节，将图像分解为高、低频的系数进行分类处理，提高了下一步融合的准确率，并且在进行二次小波变换时节省了运算时间，提高了效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波技术的地震数据融合方法
本专利技术涉及地震勘探领域，特别是涉及一种基于小波技术的地震数据融合方法。
技术介绍
在早期的地震勘探技术的限制下，地震勘探的工作主要是地震数据处理和地震数据成像，而地震数据的使用情景主要集中在解决地质构造问题上。迄今为止，地震勘探技术已发展得较为成熟，与此同时，地震勘探的工作重心已经从解决地质构造问题向解释地质构造和解释地层物性方面倾斜。毋庸置疑，地层中隐藏着大量的地质信息，而地震勘探通过挖掘出地层中的隐藏着的地震属性数据，从而经过地震属性数据的处理解释工作来获得实际项目所需要的地质信息，但实际地下的地质条件是非常复杂且多变的，而且影响地震属性信息的不确定性因素太多，因此，仅仅利用一个单一的地震属性信息是无法精确地得到实际项目所需要的地质信息的。在这样的时代背景下，属性融合思想随之萌芽，并在如今已然结出硕果。在融合思想发展的过程中，各种多源属性融合方法百花齐放并在当时达到了相对较好的融合效果，但由于当时融合技术不够成熟，很多融合方法都有着很大的局限性，已经难以满足现今高分辨率属性融合的要求。故社会亟本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1，采集地震纹理属性图像，对所述地震纹理属性图像进行图像处理，获得不同方向的地震数据分解系数；/nS2，基于不同方向的所述地震数据分解系数进行融合，获得融合小波系数和近似小波系数；/nS3，基于所述融合小波系数和近似小波系数进行小波逆变换，获得地震数据融合图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，采集地震纹理属性图像，对所述地震纹理属性图像进行图像处理，获得不同方向的地震数据分解系数；
S2，基于不同方向的所述地震数据分解系数进行融合，获得融合小波系数和近似小波系数；
S3，基于所述融合小波系数和近似小波系数进行小波逆变换，获得地震数据融合图像。


2.根据权利要求1所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：所述S1中的地震数据包括但不限于：振幅、频率、相位、相干、倾角、Q值、速度、包络、正交道、相似体和波阻抗，所述地震数据中的数据均用于融合。


3.根据权利要求1所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：所述S1中图像处理的方法为：采用二维离散小波变换对所述地震纹理属性图像进行处理，所述二维离散小波变换的表达式DWT(j,k1,k2)为：



其中，j、k1、k2都为任意整数，a0为常数，表示二维小波的母函数，m代表横坐标，n代表纵坐标。


4.根据权利要求3所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：所述S1中，对所述地震纹理属性图像进行一次所述二维离散小波变换时，获得的所述不同方向的地震数据分解系数包括高频子带和低频子带。


5.根据权利要求3所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：所述高频子带包括水平方向高频子带、垂直方向高频子带和对角线方向高频子带；
其中所述水平方向高频子带的表达式为：



其中，φ1代表水平方向二维小波母函数，x代表横坐标...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐文，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61