本发明专利技术公开了一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，包括将雷达波图像进行离散小波变换分解得到多个尺度的高频系数和低频系数；将高频系数和低频系数进行阈值处理和图像重构；采用平均法求得直达波，并基于直达波和雷达波衰减函数，估算双程子波振幅谱；基于双程子波振幅谱计算反褶积算子，并采用欧拉反褶积法识别异常波。本发明专利技术通过偏移处理和反褶积识别，能够有效压制环境和多次波的干扰，提高异常波识别的精度。异常波识别的精度。异常波识别的精度。
【技术实现步骤摘要】
一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法
[0001]本专利技术涉及地质雷达探测
，特别涉及一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法。
技术介绍
[0002]探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)是一种用于研究浅地表电磁特性的无损检测技术，主要基于电磁波传播原理，通过激发并记录高频电磁波(20～1000MHz)在地下介质中(地下障碍物或不连续地质体)的反射、绕射等传播特性来探测电性结构分布。目前被广泛应用于土木工程场地勘查、地雷探测、环境与水文地质研究、农业评估、考古调查、极地考察以及航空航天等前沿工程与科学研究领域。
[0003]地质雷达检测技术具有高效率、高精度、灵活的工作方式，能较为准确的推断被测目标体内部介质的结构和分布特征，但由于电磁波受环境干扰影响大，检测结果图像解释存在较大不确定性，缺乏对异常波形的识别技术。因此，提高图像处理与目标识别研究无疑具有重要的理论意义和实际应用价值。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，通过偏移处理和反褶积识别，有效压制环境和多次波的干扰，提高异常波识别的速度和精度。
[0005]本专利技术的技术方案为：
[0006]一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，包括：
[0007]将雷达波图像进行离散小波变换分解得到多个尺度的高频系数和低频系数；
[0008]将高频系数和低频系数进行阈值处理和图像重构；
[0009]采用平均法求得直达波，并基于直达波和雷达波衰减函数，估算双程子波振幅谱；
[0010]基于双程子波振幅谱计算反褶积算子，并采用欧拉反褶积法识别异常波。
[0011]优选的是，还包括：
[0012]对雷达波图像进行去噪处理；
[0013]对去噪后的雷达图像进行去直达波处理，滤除直达波干扰；
[0014]通过线性插值对雷达波波场进行重采样。
[0015]优选的是，小波变换分解基于剪切波实现，具体方式为：
[0016][0017][0018]其中，A表示尺度矩阵，S表示方向矩阵，a表示尺度向量，s表示方向向量，f
AS
(φ)表示地震波图像函数，j表示尺度参数，l表示方向参数，k表示剪切参数，表示剪切波函数。
[0019]优选的是，阈值处理的方程为：
[0020][0021][0022]其中，T(ω)表示阈值处理后的分解系数，g(ω)表示符号函数，ω表示分解系数，u表示阈值，σ
n
表示均值为零的高斯白噪声的标准方差，N表示信号长度。
[0023]优选的是，图像重建通过将阈值处理后的不同尺度下的高频系数和低频系数子带进行重构并相加实现，具体方式为：
[0024]G＝M
‑1T(ω)+R
‑1T(ω)；
[0025]其中，G表示重构图像，M表示高频系数，R表示低频系数。
[0026]优选的是，直达波信号方程为：
[0027][0028]其中，W(t)表示雷达波信号，W
′
(t)表示直达波信号，X表示用作平均处理的数据通道数。
[0029]优选的是，双程子波振幅谱为：
[0030][0031]其中，W
s
(2t,h)表示双程子波振幅谱，W
′
(t,h)表示直达波振幅谱，n＝1,2
…
,Q
‑
1，Q表示检波器个数，t表示时间，h表示频率，c(h)表示衰减函数。
[0032]优选的是，反褶积算子的计算公式为：
[0033][0034]其中，D(t,h)表示反褶积算子，H[]表示Hilbert变换。
[0035]优选的是，欧拉反褶积法识别异常源，具体包括如下步骤：
[0036]以滑动窗口内的d＝p
ε
×
p
ε
个观测值构建欧拉线性方程组，并求解该方程组以获得欧拉解；
[0037]构建一个估计函数以过滤欧拉解集中的缪解；
[0038]采用聚类分析法将欧拉解集按相似性分类，以标示多个不同的异常波。
[0039]优选的是，聚类分析过程包括：
[0040]以模糊聚类算法构建如下目标函数
[0041]为使得目标函数式达到最小，更新聚类中心和隶属度；
[0042]由模糊聚类得到的欧拉解簇的聚集程度。
[0043]本专利技术的有益效果是：
[0044]1、本专利技术提供的一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，通过偏移处理和反褶积识别，有效压制环境和多次波的干扰，提高异常波识别的速度和精度。
[0045]2、本专利技术提供的一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，基于剪切波将雷达波图像分解得到多个尺度的高频系数和低频系数，采用动态阈值处理高频系数和低频系数，再进行图像重构，能够高效快速地去除随机噪声，提高图像的可视化程度。
[0046]3、本专利技术提供的一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，采用平均法求得直达波，进而利用雷达波衰减函数，估算双程子波振幅谱，可有效提高雷达波图像的分辨率，利用聚类分析划分欧拉反褶积解集，对异常波进行分类标记，为后续异常别的精确识别和定位提供依托。
附图说明
[0047]图1为本专利技术提供的实施例中一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法流程图。
具体实施方式
[0048]以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0049]需要说明的是，在本专利技术的描述中，术语“中”、“上”、“下”、“横”、“内”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0050]此外，还需要说明的是，在本专利技术的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0051]如图1所示，一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，包括：
[0052]S110、将雷达波图像进行离散小波变换分解得到多个尺度的高频系数和低频系数。
[0053]噪声很容易影响雷达波图像的准确性和可视化效果，因此，本实施例，在进行小波转化前对雷达波图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，其特征在于，包括：将雷达波图像进行离散小波变换分解得到多个尺度的高频系数和低频系数；将所述高频系数和所述低频系数进行阈值处理和图像重构；采用平均法求得直达波，并基于所述直达波和雷达波衰减函数，估算双程子波振幅谱；基于所述双程子波振幅谱计算反褶积算子，并采用欧拉反褶积法识别异常波。2.如权利要求1所述的地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，其特征在于，还包括：对所述雷达波图像进行去噪处理；对去噪后的所述雷达图像进行去直达波处理，滤除直达波干扰；通过线性插值对雷达波波场进行重采样。3.如权利要求2所述的地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，其特征在于，所述小波变换分解基于剪切波实现，具体方式为：变换分解基于剪切波实现，具体方式为：其中，A表示尺度矩阵，S表示方向矩阵，a表示尺度向量，s表示方向向量，f
AS
(φ)表示地震波图像函数，j表示尺度参数，l表示方向参数，k表示剪切参数，表示剪切波函数。4.如权利要求3所述的地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，其特征在于，所述阈值处理的方程为：处理的方程为：其中，T(ω)表示阈值处理后的分解系数，g(ω)表示符号函数，ω表示分解系数，u表示阈值，σ
n
表示均值为零的高斯白噪声的标准方差，N表示信号长度。5.如权利要求4所述的地质雷达偏移及反褶积数字化识别方法，其特征在于，所述图像重建通过将阈值处理后的不同尺度下的高频系数和低频系数子带进行重构并相加实现，具体方式为：G＝M
‑1T(ω)+R
‑1T(ω)；其中，G表...
【专利技术属性】
技术研发人员：高军，王岭，张松，林晓，唐达昆，薛惠玲，高宇馨，周斌，温晓凯，
申请(专利权)人：中铁四局集团有限公司安徽中铁工程技术服务有限责任公司中国科学院武汉岩土力学研究所中铁十一局集团有限公司中铁西南科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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