[发明专利]基于线形自适应灰阶化理论的地震属性突变界线求取方法

摘要

本发明公开了基于线形自适应灰阶化理论的地震属性突变界线求取方法，方法从地震属性的角度出发，根据界线本身的形状特征，探测界线信息并逐渐调整参数以完成灰阶化，实现对界线信息的增强，然后通过灰阶化后数据计算的特征参数，来进一步将地震属性数据转化为展现突变界线的数据。本发明有益效果：本发明既能让更细小的界线、无论其是否存在断距，都可以被有效保留下来，并且经过灰阶化和变化值计算过程的逐步提升之后，微弱突变界线会更加易于识别；而依据界线自身形状特征来确定灰阶化过程中的参数，不仅可以实现计算过程的自动化，而且确定参数的过程受随机噪音的影响较小，即在检测突变界线的过程中有一定的抗随机噪音的能力。

主权项

1.基于线形自适应灰阶化理论的地震属性突变界线求取方法，其方法步骤为：步骤一：用地震数据计算得到一个二维层属性数据；步骤二：将层属性上所有点按值从大到小排列到一个表中；步骤三：设置一个空的二维数组，按照表中点原来所在的二维数组的坐标，对这个新的二维数组对应位置的点周围的点进行检查；步骤四：检查过程中，判断该点周围情况：如果周围没有被检查过的点，则赋予该点一个新值k，可以视作一个区域编号，同时k＝k+1,作为下一个新区域的编号；如果周围有一个检查过的点，或者有多个但所有临近点区域编号都相同，那么该点赋予邻近点相同的区域编号；如果周围有多个检查过的点但区域编号不同，那么该点赋予临近点中最小的那个区域编号，同时，在整个二维数组中，搜索与其它区域编号的相同的点，均赋予此次的最小区域编号，并且记录每个区域编号被更改过的点的数目；步骤五：如果单个区域编号更改过的点数目大于一个数n，那么储存该点对应的属性值，作为一个属性值域的分割点；步骤六：回到步骤三，直到所有点都被检查过，最后会得到一个属性值分割点数组，用该数组对地震属性值域进行分割，并将分割好的值区间从小到大赋予一个整数编号，然后将层属性每个点的值转化为其在值域中对应值区间的编号，地震二维层属性数据即转化为了灰阶数据；步骤七：以Nx×Ny为窗口扫描前一步得到的灰阶数据，计算灰度共生矩阵，从位置(x,y)灰度为i的点出发，统计与其距离为δ＝(Δx2+Δy2)1/2、灰度为j的点同时出现的概率P P ( i , j , δ , θ ) = { [ ( x , y ) , ( x + Δ x , y + Δ y ) ] f ( x , y ) = i , f ( x + Δ x , y + Δ y ) = j ; x , y = 0 , 1 , ... , N - 1 } ]]>对于地震属性，考虑各向异性，θ取值一般为0°、45°、90°和135°，距离δ取1；对于0°和90°灰度共生矩阵，∑i∑jP(i，j，θ)＝2×Nx×(Ny-1)，对于45°和135°灰度共生矩阵，∑i∑jP(i，j，θ)＝2×(Nx-1)×(Ny-1)；再对四个矩阵内元素分别进行归一化，使每个矩阵内元素的和为1 P ( i , j , θ ) = P ( i , j , θ ) Σ i Σ j P ( i , j , θ ) ]]>其中∑i∑jP(i，j，θ)可以由在灰阶数据上计算灰度共生矩阵的窗口大小Nx、Ny确定；步骤八：在步骤七得到的灰度共生矩阵基础上，计算该点变化值，计算公式为 C ( x , y , θ ) = Σ i Σ j ( i - j ) 2 P ( i , j , θ ) Σ i Σ j P ( i , j , θ ) log P ( i , j , θ ) ]]> C ( x , y ) = Σ θ C ( x , y , θ ) 4 ]]>C(x，y)即为点(x,y)变化值结果；步骤九：当灰阶数据所有点都完成步骤七、八的扫描计算后，得到了变化值组成的二维数据，其极大值点所连成的线即为该层属性中的突变界线。