[发明专利]深部异常体边界识别与分步增强方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种深部异常体边界识别与分步增强方法，其特征是：包括以下步骤：

根据待识别对象的磁场三分量数据和磁梯度张量数据，通过反正切运算，得到深部异常体边界的初步识别结果；

利用磁梯度张量数据分量，并利用反正切运算改进后的边界识别方法进行抑制深部异常体边界的变形；

利用图像处理中伽马变换的思想，根据不同取值选择性的增强阴影区域对比度或者高亮区域对比度，对磁异常数据进行非线性变换，进行参数可调的图像增强，进一步凸显目标体边界，得到最终的识别结果；

对含有深部异常体的模型空间，分别得到其磁场矢量B在空间里沿三个方向x，y，z的三个分量数据的平面图，进而得到三个分量在三个方向上的一阶梯度，构成磁梯度张量的数据平面图；

利用磁场三分量数据中的z轴分量和磁梯度张量数据中的z方向分量在目标中心位置解释突出的特点，通过反正切运算，识别出初步的深部异常体边界；

利用磁场x轴分量的磁梯度张量数据中的x方向分量，以及磁场y轴分量的磁梯度张量数据中的y方向分量，通过反正切运算，描述出目标体在方向边界处信息。

2.如权利要求1所述的一种深部异常体边界识别与分步增强方法，其特征是：图像处理中伽马变换为非线性变换，根据伽马参数的不同取值来选择性的增强阴影区域对比度或者高亮区域对比度。

3.如权利要求1所述的一种深部异常体边界识别与分步增强方法，其特征是：利用图像处理中伽马变换的思想，通过改变伽马参数的取值，通过拉伸或压缩强异常与弱异常区域，改善图像显示效果，突出边界位置处异常，从而达到识别要求，得到最终的结果。

4.一种深部异常体边界识别与分步增强系统，其特征是：包括：

快速边界识别模块，被配置为根据磁场三分量数据和磁梯度张量数据，通过反正切运算，得到深部异常体边界的初步识别结果；

抑制变形模块，被配置为利用磁梯度张量数据分量，并利用反正切运算改进后的边界识别方法进行抑制深部异常体边界的变形；

图像增强模块，被配置为利用图像处理中伽马变换的思想，根据不同取值选择性的增强阴影区域对比度或者高亮区域对比度，进行参数可调的图像增强，进一步凸显目标体边界，得到最终的识别结果。

5.一种计算机可读存储介质，其特征是：其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-3中任一项所述的一种深部异常体边界识别与分步增强方法。

6.一种终端设备，其特征是：包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-3中任一项所述的一种深部异常体边界识别与分步增强方法。