[发明专利]基于AdaBoost算法的地震相干体图像断层自动识别方法及系统有效
| 申请号： | 201710186136.X | 申请日： | 2017-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN106951924B | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 曹志民;吴云;韩建;刘超;刘挺;刘鹤 | 申请（专利权）人： | 东北石油大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 11462 北京众元弘策知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 周达;尤志君 |
| 地址： | 163318 黑龙江省大庆市高*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于AdaBoost算法的地震相干体图像断层自动识别方法及系统，方法为：获取地震相干体断层图像中的图像块，图像块包括断层体图像块、断层边缘图像块和断层背景图像块；通过预先训练的分类网络，对图像块进行分类，得到分类结果，分类网络由多个分类器构成，分类网络通过AdaBoost算法学习获得；根据分类结果，实现对地震相干体断层图像的自动识别。本发明采用了集成学习的方法训练分类网络，运用分类网络对图像块进行分类，可使断层的自动识别与提取的结果更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 adaboost 算法 地震 相干 图像 断层 自动识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于AdaBoost算法的地震相干体图像断层自动识别方法，其特征在于，包括：/n步骤S1，获取地震相干体断层图像中的图像块，所述图像块包括断层体图像块、断层边缘图像块和断层背景图像块；/n步骤S2，通过预先训练的分类网络，对图像块进行分类，得到分类结果，所述分类网络由多个分类器构成，所述分类网络通过AdaBoost算法学习获得；/n步骤S3，根据所述分类结果，实现对所述地震相干体断层图像的自动识别。/n
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