一种基于距离变换和分水岭算法的地震空区自动识别方法

发布时间：2021-07-15 20:57

　　地震空区的识别、分析是目前中期地震预报的重要手段之一,而传统的人工绘制预报方法难以取得理想的效果,计算机视觉方法提供了解决问题的新途径.鉴于此,提出一种基于图像处理的地震空区自动识别方法,输入历史地震的文本信息,通过距离变换、阈值分割、分水岭算法等计算机视觉方法进行处理,通过迭代比较和特征参数筛选有效地震空区,输出地震空区的分布图像以及相应的特征参数.通过具体案例进行实验,研究表明:此方法可以获得内部连通、边缘清晰的地震空区图像;与专家标定相比较,此方法的召回率为81.25%,准确率为92.86%.本文方法为地震研究工作者进行地震预测业务及相关研究提供了有力的工具. 

【文章来源】：湖南大学学报(自然科学版). 2020,47(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

算法流程

对距离图像用阈值T进行分割，得到表示地震空区位置的局部最大值区域（图2(b）），图2(b）中的白色区域为地震空区潜在目标区域所处的基本位置.但此刻局部最大值区域的形状、大小均不规则，不能表示完整的地震空区.为了解决这一问题，第二次使用距离变换公式（3）对图2(b）进行处理，其中白色点为前景点B，黑色点为背景点F；之后使用阈值T对其进行分段，将距离变换后距离超过T的点全部置为黑色，结果如图2(c）所示.图2(c）中的每个类圆形封闭区域代表完整的地震空区潜在目标区域.通过分水岭算法[26-27]进行图像分割，得到边界清晰的地震空区潜在目标区域，获得地震空区的潜在目标区域分布图.

在所有潜在地震空区的特征参数计算完成后，进一步对地震空区进行筛选.一个有效的地震空区应满足：（1)L>100;(2）对任一α，α<120°.在潜在地震空区分布图上，同时满足这两个条件的潜在地震空区判定为有效的地震空区.此时，得到最终的地震空区分布图像.2 案例分析

【参考文献】：
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本文编号：3286453