基于尺度空间技术的归一化Facet模型位场边界识别

被引：6

作者：

胡双贵 ^{[1
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汤井田 ^{[1
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任政勇 ^{[1
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周聪 ^{[1
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肖晓 ^{[1
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机构：

[1] 中南大学地球科学与信息物理学院

[2] 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

来源：

地球物理学报 | 2019年 / 62卷 / 01期

关键词：

边界识别; 尺度空间函数; 归一化Facet模型检测算子; 位场;

D O I：

暂无

中图分类号：

P631 [地球物理勘探];

学科分类号：

0818 ; 081801 ; 081802 ;

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.

引用

页码：331 / 342

页数：12

共 20 条

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