基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法
。

技术介绍

[0002]维矿震图像数据是指地震勘探中获取的具有三维模型的图像数据
。
其中，噪声对其模型质量的影响较大
。
现有技术中，为了更简单的去噪，需要将三维矿震图像转化为二维图像
。
使用现有去噪算法来对转化的二维图像进行去噪处理
。
由于三维矿震图像转化的二维图像中的线条信息为有用信息，为防止在去噪过程中将有用的线条状信息去除，一般采用双边滤波算法进行去噪处理
。
[0003]双边滤波算法的滤波核的尺寸会影响双边滤波算法的去噪效果，传统双边滤波算法一般是根据经验人为设置滤波核的尺寸，这种设置方式较为依赖人为经验，并且受人为主观性影响较大
。
同时双边滤波算法中包含值域滤波器和空域滤波器两种滤波器，通过权值来调整每种滤波器影响，传统双边滤波算法一般根据像素之间的距离和灰度差异来设置每种滤波器的权值
。
这种设置方式会将二维图像中距离较大且灰度差异较小的一些有用的线条状信息去除
。

技术实现思路

[0004]为了解决“如何较为准确去除三维矿震图像中的噪声，同时还能降低图像中有用信息损失”的问题，本专利技术提供基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]本专利技术提出了基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法，方法包括：
[0006]获取三维矿震图像的切片图像；
[0007]将切片图像进行分割处理得到每种尺寸的多个图像块；根据每种尺寸的每个图像块中灰度值的多样性得到每种尺寸的每个图像块的单调程度，根据每种尺寸的每个图像块的单调程度得到每种尺寸的特征丰富度，根据每种尺寸的特征丰富度得到最佳滤波核尺寸；
[0008]获取尺寸为最佳滤波核尺寸的每个像素的最佳窗口，根据每个像素的最佳窗口中相邻像素的差异情况得到每个像素点的多个遍历像素集合；根据每个像素的每个遍历像素集合中像素的分布特征得到每个像素的每个遍历像素集合的场景符合性；根据每个像素的每个遍历像素集合的场景符合性得到每个像素的场景符合性；根据每个像素的最佳窗口获取每个像素的值域滤波核的权重以及空间域滤波核的权重，根据每个像素的场景符合性
、
每个像素的值域滤波核的权重以及空间域滤波核的权重得到每个像素的值域滤波核的权重的调整值和空间域滤波核的权重的调整值，根据每个像素的值域滤波核的权重的调整值和空间域滤波核的权重的调整值得到每个像素的值域滤波核的优化权重和空间域滤波核的优化权重；
[0009]根据每个像素的最佳窗口
、
值域滤波核的优化权重和空间域滤波核的优化权重对切片图像进行滤波处理得到去噪后切片图像；根据去噪后切片图像得到去噪后三维矿震图像
。
[0010]优选的，所述将切片图像进行分割处理得到每种尺寸的多个图像块，包括的具体步骤为：
[0011]将每个切片图像均匀分割成尺寸为
C*C
的多个图像块，
C
表示尺寸变量，
C
＝
2*i+1
，
i
表示数据变量，将
i
取不等于0的任意一个自然数据得到若干个
C
的取值
。
[0012]优选的，所述根据每种尺寸的每个图像块中灰度值的多样性得到每种尺寸的每个图像块的单调程度，包括的具体步骤为：
[0013]获取每个图像块中所有像素的灰度值均值，将图像块中每个像素的灰度值与灰度值均值的差值作为图像块中每个像素的灰度偏差，将每个图像块中灰度偏差小于等于预设偏差阈值的像素称为每个图像块的单调像素，获取每个图像块中单调像素的个数，将单调像素的个数占图像块中所有像素个数的比重作为每个图像块的单调程度
。
[0014]优选的，所述根据每种尺寸的每个图像块的单调程度得到每种尺寸的特征丰富度，根据每种尺寸的特征丰富度得到最佳滤波核尺寸，包括的具体步骤为：
[0015]将单调程度小于预设单调阈值的图像块称为丰富图像块；获取每种尺寸的丰富图像块个数，将每种尺寸的丰富图像块个数与每种尺寸的所有图像块个数的比值作为每种尺寸的特征丰富度；
[0016]将特征丰富度最大值对应的尺寸作为最佳滤波核尺寸
。
[0017]优选的，所述根据每个像素的最佳窗口中相邻像素的差异情况得到每个像素点的多个遍历像素集合，包括的具体步骤为：
[0018]获取每个像素的最佳窗口的对角线上像素的个数记为截止个数
L
，以每个像素的最佳窗口的左上角的像素作为第一起点像素，设置一个空的遍历像素集合，将第一起点像素记为第一遍历像素，将第一遍历像素划分至遍历像素集合中，获取第一遍历像素的8邻域像素，计算第一遍历像素与每个邻域像素的灰度值差值绝对值，将与第一遍历像素的灰度值差值绝对值最大值对应邻域像素作为第二遍历像素，将第二遍历像素划分至遍历像素集合中，计算第一遍历像素与第二遍历像素的灰度值差值绝对值，当第一遍历像素与第二遍历像素的灰度值差值绝对值大于预设差值阈值
Y3
或遍历像素集合中包含像素个数大于截止个数
L
时，停止遍历；
[0019]当第一遍历像素与第二遍历像素的灰度值差值绝对值小于等于预设差值阈值
Y3
且遍历像素集合中包含像素个数小于等于截止个数
L
时，获取第二遍历像素的8邻域像素，计算第二遍历像素与每个邻域像素的灰度值差值绝对值，将与第二遍历像素的灰度值差值绝对值最大值对应的邻域像素作为第三遍历像素，将第三遍历像素划分至遍历像素集合中，计算第一遍历像素与第三遍历像素的灰度值差值绝对值，当第一遍历像素与第三遍历像素的灰度值差值绝对值大于预设差值阈值
Y3
或遍历像素集合中包含像素个数大于截止个数
L
时，停止遍历；
[0020]以此类推，直至满足停止遍历条件，获取第一起点像素的遍历像素集合；
[0021]以每个像素的最佳窗口的第一行第二个像素作为第二起点像素，获取第二起点像素的遍历像素集合；以此类推，将每个像素的最佳窗口的每个像素作为起点像素，获取每个
起点像素的遍历像素集合
。
[0022]优选的，所述根据每个像素的每个遍历像素集合中像素的分布特征得到每个像素的每个遍历像素集合的场景符合性；根据每个像素的每个遍历像素集合的场景符合性得到每个像素的场景符合性，包括的具体步骤为：
[0023]将每个像素的每个遍历像素集合中的像素称为遍历像素；
[0024]计算每个像素的每个遍历像素集合的场景符合性的方法为：
[0025][0026]其中，
y
jz
表示每个像素与第
j
个遍历像素集合中第...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取三维矿震图像的切片图像；将切片图像进行分割处理得到每种尺寸的多个图像块；根据每种尺寸的每个图像块中灰度值的多样性得到每种尺寸的每个图像块的单调程度，根据每种尺寸的每个图像块的单调程度得到每种尺寸的特征丰富度，根据每种尺寸的特征丰富度得到最佳滤波核尺寸；获取尺寸为最佳滤波核尺寸的每个像素的最佳窗口，根据每个像素的最佳窗口中相邻像素的差异情况得到每个像素点的多个遍历像素集合；根据每个像素的每个遍历像素集合中像素的分布特征得到每个像素的每个遍历像素集合的场景符合性；根据每个像素的每个遍历像素集合的场景符合性得到每个像素的场景符合性；根据每个像素的最佳窗口获取每个像素的值域滤波核的权重以及空间域滤波核的权重，根据每个像素的场景符合性
、
每个像素的值域滤波核的权重以及空间域滤波核的权重得到每个像素的值域滤波核的权重的调整值和空间域滤波核的权重的调整值，根据每个像素的值域滤波核的权重的调整值和空间域滤波核的权重的调整值得到每个像素的值域滤波核的优化权重和空间域滤波核的优化权重；根据每个像素的最佳窗口
、
值域滤波核的优化权重和空间域滤波核的优化权重对切片图像进行滤波处理得到去噪后切片图像；根据去噪后切片图像得到去噪后三维矿震图像
。2.
如权利要求1所述的基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法，其特征在于，所述将切片图像进行分割处理得到每种尺寸的多个图像块，包括的具体步骤为：将每个切片图像均匀分割成尺寸为
C*C
的多个图像块，
C
表示尺寸变量，
C
＝
2*i+1
，
i
表示数据变量，将
i
取不等于0的任意一个自然数据得到若干个
C
的取值
。3.
如权利要求1所述的基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法，其特征在于，所述根据每种尺寸的每个图像块中灰度值的多样性得到每种尺寸的每个图像块的单调程度，包括的具体步骤为：获取每个图像块中所有像素的灰度值均值，将图像块中每个像素的灰度值与灰度值均值的差值作为图像块中每个像素的灰度偏差，将每个图像块中灰度偏差小于等于预设偏差阈值的像素称为每个图像块的单调像素，获取每个图像块中单调像素的个数，将单调像素的个数占图像块中所有像素个数的比重作为每个图像块的单调程度
。4.
如权利要求1所述的基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法，其特征在于，所述根据每种尺寸的每个图像块的单调程度得到每种尺寸的特征丰富度，根据每种尺寸的特征丰富度得到最佳滤波核尺寸，包括的具体步骤为：将单调程度小于预设单调阈值的图像块称为丰富图像块；获取每种尺寸的丰富图像块个数，将每种尺寸的丰富图像块个数与每种尺寸的所有图像块个数的比值作为每种尺寸的特征丰富度；将特征丰富度最大值对应的尺寸作为最佳滤波核尺寸
。5.
如权利要求1所述的基于人工智能的三维矿震图像降噪优化方法，其特征在于，所述根据每个像素的最佳窗口中相邻像素的差异情况得到每个像素点的多个遍历像素集合，包括的具体步骤为：获取每个像素的最佳窗口的对角线上像素的个数记为截止个数
L
，以每个像素的最佳窗口的左上角的像素作为第一起点像素，设置一个空的遍历像素集合，将第一起点像素记
为第一遍历像素，将第一遍历像素划分至遍历像素集合中，获取第一遍历像素的8邻域像素，计算第一遍历像素与每个邻域像素的灰度值差值绝对值，将与第一遍历像素的灰度值差值绝对值最大值对应邻域像素作为第二遍历像素，将第二遍历像素划分至遍历像素集合中，计算第一遍历像素与第二遍历像素的灰度值差值绝对值，当第一遍历像素与第二遍历像素的灰度值差值绝对值大于预设差值阈值
Y3
或遍历像素集合中包含像素个数大于截止个数
L
时，停止遍历；当第一遍历像素与第二遍历像素的灰度值差值绝对值小于等于预设差值阈值
Y3
且遍历像素集合中包含像素个数小于等于截止个数
L
时，获取第二遍历像素的8邻域像素，计算第二遍历像素与每个邻域像素的灰度值差值绝对值，将与第二遍历像素的灰度值差值绝对值最大值对应的邻域像素作为第三遍历像素，将第三遍历像素划分至遍历像素集合中，计算第一遍历...

【专利技术属性】
技术研发人员：王帅，胡兆鑫，路沙沙，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：