基于尺度空间技术的归一化Facet模型位场边界识别

论文摘要

边界识别是位场数据处理解释中的重要环节,传统边界识别方法通常不能均衡深、浅部地质体边界.基于尺度空间技术和归一化的Facet模型检测算子,本文开发了一种带通空间滤波和边缘检测相结合的边界识别方法,有效地提高位场数据边界识别的精度和可靠性.为了验证本文算法的有效性和稳定性,分析了不同尺度空间函数和检测算子对算法的影响,并且对比了传统边界识别方法的效果.理论模拟和实际数据分析表明,利用位场垂向二阶导数进行的基于尺度空间技术的归一化Facet模型边界识别方法不仅算法的稳定性强,而且可以避免高阶导数对噪声干扰放大作用,同时均衡深部和浅部地质体边界,从而可以更精确地识别地质体的形态.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡双贵,汤井田,任政勇,周聪,肖晓

关键词: 边界识别,尺度空间函数,归一化模型检测算子,位场

来源: 地球物理学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 地质学,地球物理学

单位: 中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室

基金: 国家高技术研究发展计划(2014AA06A602),国家自然科学基金(41574120),中南大学中央高校基本科研业务费专项资金(2017zzts177),中南大学创新驱动计划(2016CX005)联合资助

分类号: P631

页码: 331-342

总页数: 12

文件大小: 6816K

下载量: 96

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