[发明专利]一种基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法及装置

权利要求书

1.一种基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法，其特征在于：包括，

输入偏移成像剖面，对所述成像剖面进行预处理并设计拾取的参数；

计算所述成像剖面的属性信息，包括包络属性、相位属性、倾角属性、极值点属性和子波质心属性；

确定种子点的个数和位置；

建立马尔可夫决策过程模型，并采用马尔可夫决策过程拾取反射层位信息；

判断拾取结果的有效性，并存储有效的反射层位信息。

2.如权利要求1所述的基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法，其特征在于：所述拾取参数包括同相轴拾取的最大数目N_max，用于控制拾取的同相轴的最多个数；同相轴间隔参数W_axis，用于约束两个同相轴之间的最小间隔；同相轴终止阈值ST_ε，用于判断同相轴停止准则，当追踪的价值函数低于该阈值时，停止追踪。

3.如权利要求2所述的基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法，其特征在于：所述确定种子点的个数和位置包括，

根据计算的不同的属性，采用边缘检测的方式，计算不同属性的边缘点；

将不同属性的边缘结果进行聚类，确定对应的中心点位置；

根据同相轴间隔约束和同相轴最多个数约束，依次提取每个同相轴的初始点位置。

4.如权利要求3所述的基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法，其特征在于：所述马尔可夫决策过程模型包括决策时刻、状态空间、行动空间、状态转移概率和收益函数，其中，在二维的成像剖面中，纵向网格点为nz，横向网格点为nx，状态为成像剖面上纵向的空间位置，状态的集合表示为S＝[1,...,nz]，动作为从横向位置x_i到横向位置x_i+1的移动，表示为a(s):x_i→x_i+1。

5.如权利要求4所述的基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法，其特征在于：所述决策时刻为成像剖面上的横向的空间位置，t∈[1,...,nx]；

所述状态空间的宽度为其中dz₁和dz₂分别是上界面宽度和下界面的宽度，为不同的决策时刻状态空间的中间位置；

所述行动空间在倾角属性信息的导引下，采用随机性策略实现从状态到动作的映射，公式为：

a₀＝s+pdz/dx

其中，p为当前t时刻状态s处的倾角，a₀为计算的所选动作的中心位置，策略μ表示在状态s下执行动作a的概率，σ为高斯概率分布的方差(宽度)；

所述状态转移概率表示为从t-1时刻状态采用动作a转移到t时刻状态概率因此系统从状态转移到状态的概率为：

所述收益函数是根据相邻道的多属性参数的相似程度确定的，当前决策时刻的收益函数为：

其中，Δf＝||f(s_i)-f(s_j)||²代表了状态之间的属性距离，F(·)算子为属性的差异度量方式，R_f为属性f的最大收益值，r_f表示属性f的收益值，α_f表示采用属性f时的权重。

6.如权利要求5所述的基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法，其特征在于：所述采用马尔可夫决策过程拾取反射层位信息包括，

当决策时刻到达终点时(剖面的边界)，或者当长期的累计收益小于给定的阈值时(存在断层)，将自动转入到终止状态，停止该条同相轴的追踪，并记录同相轴的长度。

7.如权利要求1所述的基于马尔可夫决策过程的反射层位追踪方法，其特征在于：所述判断拾取结果的有效性，并存储有效的反射层位信息包括，

若追踪的同相轴小于给定的阈值长度，该条同相轴将被舍弃，开始下一个种子点的追踪过程，重新进行追踪；

反之，记录当前追踪的反射结构信息，继续下一个种子点的追踪过程；

当所有的种子点都追踪完毕之后，输出最终的反射结构信息。