复杂地质测量中多尺度特征提取方法研究

当前多尺度特征提取方法直接计算多尺度特征关键点,容易受到标准差的均匀噪声干扰,导致其提取到的多尺度特征稳健性差,本文提出复杂地质测量中多尺度特征提取方法研究。确定复杂地质测量数据表现形式,依据概率论和随机过程建立复杂地质测量数据模型;设计复杂地质测量数据分解过程,多尺度分解复杂地质测量数据;定义Beamlet能量处理关系公式,确定测量数据多尺度特征关系;设计多尺度特征提取过程,采用高斯尺度空间的构造方法构造尺度空间完成数据降维,计算数据多尺度特征极值点,筛选极值点确定关键点,确定关键点位置并求解,提取复杂地质测量中多尺度特征。选择复杂地质测量数据,确定仿真环境及仿真参数,仿真结果表明:此次研究方法相较此次实验选择的两组方法,提取到的复杂地质测量数据长期趋势特征,具有较强的抗标准差均匀噪声干扰能力和较优的稳健性。