地震图像增强方法研究与应用

发布时间：2021-10-10 12:38

　　在工业时代,石油、天然气资源是世界各国重要的战略资源。然而随着社会的快速发展和科技的进步,人类社会对于石油、天然气资源的消耗量与日俱增,这些资源逐渐减少,为了能够保证石油、天然气的正常供应,通过专业技术寻找未被开发的地下石油与天然气资源是各个国家不得不继续进行的工作。在寻找地下资源的技术勘探中,地震勘探是必须使用的一项技术,而辅助技术人员判断地质结构需要将地震勘探数据转换成图像的形式,这样才能有利于对地震解释,而图像的清晰程度对地震解释有很大的影响,所以,如何增强地震图像成为一个重要的课题。在地震图像增强处理中,传统的方法主要有均值滤波与中值滤波,这两种方法的最大的特点就是可以有效抑制噪声,但是弊端是导致了图像的模糊。另外还有一个直方图均衡化,这个方法在图像增强中是常用技术,但该方法会导致图像信息细节缺失,同时也放大了噪声。目前,随着油气开发对象复杂程度的提升,对地震图像的质量提出了更高的要求,传统的图像增强技术逐渐显示出各自的不足,已不能满足现代地震图像的要求。本文的研究过程首先对图像增强进行了介绍,概述了各种不同算法的发展与改进情况。接着针对各种不同增强算法在地震图像处理方面存在的... 

【文章来源】：东北石油大学黑龙江省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
创新点摘要
第一章 绪论
    1.1 立题背景
        1.1.1 引言
        1.1.2 小波变换技术的发展历程
        1.1.3 立题背景
    1.2 图像增强技术研究现状
        1.2.1 传统的图像增强方法
        1.2.2 图像增强的新方法
    1.3 本文的研究内容
第二章 小波变换理论基础
    2.1 小波变换基本理论
        2.1.1 小波变换形式
        2.1.2 离散小波变换
        2.1.3 二进小波变换
    2.2 小波变换原理
    2.3 小波阈值函数
        2.3.1 阈值函数的选择
        2.3.2 阈值的选择
    2.4 常用小波基
    2.5 本章小结
第三章 基于小波变换的图像增强方法研究
    3.1 图像增强的定义
    3.2 空间域图像增强方法
    3.3 频率域图像增强方法
    3.4 基于小波变换的图像增强方法
        3.4.1 高频小波变换图像增强方法
        3.4.2 反锐化掩模小波变换图像增强方法
        3.4.3 小波变换自适应滤波
        3.4.4 方向性滤波
    3.5 改进的小波变换图像增强方法
        3.5.1 对小波系数进行增强
        3.5.2 实验结果和分析
    3.6 本章小结
第四章 结合伪彩色特征的地震图像增强
    4.1 地震数据
        4.1.1 地震勘探
        4.1.2 地震数据格式
        4.1.3 地震数据特点
        4.1.4 影响地震波振幅的因素
    4.2 传统的伪色彩增强方法
    4.3 地震图像的伪彩色增强
    4.4 改进的地震图像伪彩色增强方法
        4.4.1 改进方法一
        4.4.2 改进方法二
    4.5 本章小结
第五章 基于小波变换的地震图像增强系统的设计与实现
    5.1 基于小波变换的地震图像增强系统设计
        5.1.1 基于小波变换的地震图像增强系统流程图
        5.1.2 基于小波变换的地震图像增强系统功能模块图
    5.2 地震数据预处理
        5.2.1 地震数据结构设计
        5.2.2 地震数据的读取
        5.2.3 地震数据归一化
    5.3 地震图像的绘制
        5.3.1 地震剖面图
        5.3.2 地震属性图
        5.3.3 储层预测结果图
    5.4 地震图像增强
        5.4.1 传统的地震图像增强
        5.4.2 基于小波变换的地震图像增强
        5.4.3 增强结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 今后的工作及展望
参考文献
致谢
详细摘要


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于小波变换的地震图像增强方法研究与应用[J]. 唐世伟,梁栋,聂明明,张庆.  科学技术与工程. 2010(24)
[2]改进的模糊增强算法在地震图像处理中的应用[J]. 唐世伟,聂明明,何雷.  科学技术与工程. 2009(23)
[3]基于小波变换的图像增强技术研究[J]. 李正飞.  机械工程与自动化. 2009(02)
[4]推导RGB色彩模型转换到HSB色彩模型公式[J]. 吴藜岚.  现代机械. 2007(03)
[5]基于小波变换的图像增强技术[J]. 肖莎,尹酉,刘江沙.  科技咨询导报. 2007(04)
[6]脊波变换及其在图像处理中的应用[J]. 杨国梁,汪西莉,张莉.  计算机技术与发展. 2006(05)

博士论文
[1]图像处理中几个关键算法的研究[D]. 康牧.西安电子科技大学 2009

硕士论文
[1]薄雾条件下降质图像清晰化方法的研究[D]. 刘治群.合肥工业大学 2009
[2]基于小波变换和形态学的图像去噪方法研究[D]. 王成刚.长安大学 2009
[3]基于小波变换的医学X射线数字底片图像去噪方法研究[D]. 姚芬妮.西安科技大学 2009
[4]小波变换在图像处理中的应用[D]. 沈飞.哈尔滨工程大学 2009
[5]基于小波变换的图像去噪算法研究[D]. 刘艳霞.天津大学 2009
[6]基于小波理论的图像去噪和增强技术研究[D]. 曾诚.武汉理工大学 2008
[7]水下图像增强算法的研究[D]. 王彬.中国海洋大学 2008
[8]图像实时采集处理系统的研究与设计[D]. 吉志宏.北京邮电大学 2008
[9]脊波变换在图像处理中的应用研究[D]. 刘伶俐.西安电子科技大学 2008
[10]图像增强算法的研究[D]. 盛道清.武汉科技大学 2007



本文编号：3428394