[发明专利]一种基于Contourlet变换的地震多属性融合方法

权利要求书

1.一种基于Contourlet变换的地震多属性融合方法，其特征在于包括以下步骤：

①读入同一地质体的两种或多种二维地震属性数据；

②将步骤①中读入的地震属性数据进行预处理，包括地震属性的异常点剔除和标准化处理；

③将预处理后的地震属性数据分别进行多级Contourlet变换，并根据地震属性反应信息情况进行加权融合，得到融合低频分量和融合的不同尺度不同方向上的高频分量；

④进行Contourlet逆变换，即将步骤③中得到的融合低频分量和融合的不同尺度不同方向上的高频分量进行Contourlet重构，从而得到最后的地震属性融合结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于Contourlet变换的地震多属性融合方法，其特征在于：所述步骤②中的地震属性的异常点剔除和标准化处理包括以下步骤：

a、由公式(1)来判断异常点，满足该公式的点即为异常点，并用邻值代替法来处理异常点，用前面一个数据代替异常点；

式中f、 f_max和f_min分别为原始属性值、平均值、最大数据和最小数据；

b、对剔除异常点的地震属性数据进行标准化处理，即归一化处理，采用极差正规化进行归一化处理，将属性的每个数据减去该属性的最小值，然后除以该属性的极差，标准化后的数据都在0~1的范围内，最大值为1，最小值为0，具体变换公式为：

式中f′(x，y)、f(x，y)分别是标准化之后的数据和标准化之前的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于Contourlet变换的地震多属性融合方法，其特征在于：所述步骤③中进行多级Contourlet变换得到多分辨率、多方向的Contourlet系数，然后根据地震属性反应的目标情况设定相应的权值，将各种地震属性的高频分量和低频分量分别进行加权融合，得到变换域的高频融合分量和低频融合分量。

4.根据权利要求1所述的一种基于Contourlet变换的地震多属性融合方法，其特征在于：所述步骤③中的多级Contourlet变换利用拉普拉斯金字塔变换和方向滤波器组实现，首先将信号进行LP多尺度分解，然后将经过LP分解产生的高频子带输入DFB，DFB对LP分解后的高频子带进行方向分解，变换在LP分解后的低频子带上迭代进行，并逐渐将点奇异连成线形结构，从而捕获信号的轮廓，最终，Contourlet变换将信号分解到多尺度多方向 的Contourlet域内，形成Contourlet系数，从而用于加权融合处理。

5.根据权利要求4所述的一种基于Contourlet变换的地震多属性融合方法，其特征在于：所述拉普拉斯金字塔是由一个二通道的滤波器组和采样矩阵组成，为实现多尺度的分解，采用滤波器组迭代，滤波器组构成如下：

式中，H₀,G₀分别为分解过程中的分解、合成滤波器。在LP重构过程中，分解、合成滤波器分别为H₁=H₀,G₁=G₀。上采样矩阵用补0的方式实现上采样，下采样矩阵实现隔行隔列抽取数据。

6.根据权利要求4所述的一种基于Contourlet变换的地震多属性融合方法，其特征在于：

所述方向滤波器组为一个二通道的滤波器组，为得到更精确地分解，采用迭代的方向性滤波器组，下一级的滤波器组由上一级的滤波器组采用梅花矩阵进行上采样构成，梅花矩阵：