基于梯度平方结构张量算法的高密度二维立体层析反演

射线参数水平分量是立体层析数据空间中最为重要的参数信息,梯度平方结构张量算法是一种针对图像的边缘检测快速算法.本文将叠前地震数据集视为图像,将梯度平方结构张量算法用于射线参数水平分量的提取,提高了立体层析数据空间的准备效率.高效率的数据空间提取使得高密度立体层析反演成为可能,数据空间加密后的立体层析反演精度以及叠前深度成像质量相比常规流程得到明显提高.基于二维理论数据与南海某二维深水数据的严格测试证实了该方法的有效性与稳健性.

修正共轭梯度算法求解四元数Sylvester张量方程

本文提出一类张量形式的修正共轭梯度算法求解四元数Sylvester张量方程.证明在不计舍入误差的情况下,所提方法可在有限迭代步内获得张量方程组的解.进一步,通过选择特殊类型的初始张量,可获得方程组的唯一极小Frobenius范数解.通过数值算例验证了所提出算法的可行性和有效性.

基于结构张量全变差的CT图像去噪算法

在计算机断层成像过程中,为了降低辐射剂量,往往采用稀疏角度投影数据,滤波反投影重建算法(Filtered BackProjection,FBP)具有重建速度快的优点,但在稀疏角度情况下重建得到的图像中存在较严重的条状伪影。针对此问题,该文研究采用基于结构张量全变差(The Structure tensor Total Variation)CT图像后处理去噪算法,该文中简称该算法为FBP-STV算法。为了验证该算法的可靠性,该文用2类模型进行数据仿真实验,并与FBP算法、截断全变分2类算法进行比较,实验结果表明,该文研究的FBP-STV算法,去噪效果相对较好,图像质量相对较高。

张量结构和活动值的HEVC-SCC帧内快速算法

针对新一代高效视频编码标准(high efficient video coding,HEVC)逐一划分、逐层对预测模式进行RDO过程计算复杂度高的问题,提出基于结构张量和活动值的HEVC-SCC帧内快速算法。首先利用屏幕内容图像中均匀和小的全局运动区域常用大尺寸单元CU编码,复杂或大的全局运动区域常用小尺寸CU编码的特点,通过提取能够表示CU均匀性的结构张量,研究结构张量与CTU深度划分的联系,在CTU进行遍历不同深度下的编码模式前先对当前深度CU计算结构张量值,通过结构张量值判断是否跳过当前深度下的遍历率失真优化(RDO)的过程。其次利用屏幕内容和自然内容图像纹理特性不同,屏幕内容常含有水平或垂直的边,提出了基于图像活动值的屏幕内容帧内编码模式决策。通过计算图像的编码单元(coding unit,CU)的水平活动值、垂直活动值,对CU进行判别以跳过遍历所有预测模式的过程。所提的算法经过实验测试,在全帧内(all intra)配置下,与SCM-8.8算法相比能减少26.65%的编码时间,而BDBR仅增加1.95%。

利用重力梯度张量等位面曲率的地质体定位

针对重力梯度张量曲率的研究,前人的工作主要集中在重力张量曲率的解释及边缘检测中,几乎没有涉及到地下密度异常体的定位.本文结合重力矢量和重力梯度张量提出了一套基于重力梯度张量等位面曲率的地下密度异常体位置估计策略.首先,从重力梯度张量等位面曲率的基本定义出发,计算重力梯度张量等位面曲率.然后,通过寻找球面或圆形等位面的重力梯度张量曲率,提出了利用最大主曲率定位地下密度异常体位置的源参数估计方法,并详细推导了估计3D球体(质点)和2D水平线源位置信息的解析表达式.再者,针对噪声和多源存在的情况,提出了一套利用重力梯度张量等位面曲率获得密度异常体位置信息的稳健估计流程,并利用模糊C均值聚类算法进一步确定地下密度异常体的中心位置.最后,通过理论模型测试和文顿盐丘实测航空重力梯度数据测试,验证了本文算法的可行性和可靠性.结果表明:在满足曲率半径定义条件的情况下,本文所提出的源参数估计方法可以定位单个或多个地下3D和2D密度异常体的空间位置,具有较好的稳健性和抗噪能力.该方法拓展了重力梯度张量曲率的应用范围,可为重力梯度张量的三维反演工作提供先验的空间位置信息.

基于改进结构张量的三维PET/MRI图像融合

将核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)与正电子发射断层成像(positron emission computed tomography,PET)进行融合,可以实现阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)的预防与诊断.提出了基于3D ISobel与双目标海洋捕食者的结构张量(ISobel and double-objective marine predator algorithm based on structure tensor,IST)分解算法,提高了分解的可靠性与稳定性,使细节信息充分表达.提出了联合三维拉普拉斯加权能量的迹值相位一致性(joint weight sum of 3d energy and modified laplacian and trace phase congruency,ETPC)的边缘区融合规则,充分描述了融合图像局部区域特征分布.融合结果表明,基于改进结构张量的三维PET/MRI图像融合算法解决了结构张量分解欠缺可靠性、融合图像细节信息不充分、局部特征描述不完善的问题,在主观评价和客观评价方面都要优于其他的空间域和变换域的融合方法.

利用梯度结构张量刻画碳酸盐岩缝洞体边界

碳酸盐岩缝洞体、河道及断层的地震响应均属于不连续异常,业界利用梯度结构张量(GST)刻画碳酸盐岩缝洞体边界的应用相对较少。为此,基于前人的研究,针对GST属性的详细计算方法及其几何意义,分析了各计算环节对计算结果的影响。技术原理分析及实际地震资料测试表明:①对张量元素的平滑计算是整个技术的关键,使结构张量矩阵不仅包含最大梯度能量方向的特征,而且还包含所有正交方向的变化特征;梯度元素的平滑对背景噪声具有一定压制作用,可以提高最终计算结果的信噪比。②第二特征值与第三特征值对碳酸盐岩缝洞体均具有一定刻画能力,反映了不同观测视角的缝洞体三维空间形态特征;优选或组合第二与第三特征值属性,在合适的低值截取与显示范围内可以有效刻画碳酸盐岩缝洞体边界。③利用钻井信息作为标尺刻度无量纲特征值,求解的特征值线性组合结果本质上是基于钻井信息的多重约束解,融合了第二与第三特征值的细节特征,并且有效解决了不同钻井刻度值不一致的问题。因此,GST属性与振幅变化率等常规属性相比,可更连续地刻画碳酸盐岩缝洞体,通常还能在一定程度上反映溶蚀规律。

基于结构张量与随机游走的图像分割算法

将结构张量与随机游走算法相结合,提出一种新的图像分割策略.算法通过分析结构张量特性,提出尺度向量的概念来计算像素间的连接权值,然后应用随机游走算法实现分割.利用尺度向量得到的权值刻画了图像局部的结构信息,更有效地实现了图像分割.此外,还提出了一种自适应各向异性的滤波函数,用以代替高斯函数对结构张量进行平滑,使所得到的结构张量可以更好地保留图像的复杂结构信息.实验表明,所提算法具有更好的分割准确性和稳定性.

基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.

基于地震数据结构梯度张量属性的采空区识别方法

通过介绍结构张量矩阵构建及其特征向量与特征值的算法原理,提出了利用梯度结构张量矩阵特征值计算Chaos及其边缘属性,以提高不同类型采空区三维地震资料解释精度的技术思路,并讨论了在地震数据结构张量chaos、边缘检测属性计算中的关键环节。实例分析表明,chaos和边缘属性可以精细描述不同类型采空区的地震反射结构特征变化规律:工作面采空区可形成明显的杂乱反射结构,平面呈连续密实的团块状或宽条带状异常;巷道采空区则表现为微波状弯曲反射结构,具有串珠状、短而弯曲的线状、窄条状平面特征。基于地震数据梯度结构张量算法的属性分析是精细识别和解释采空区的一个有效工具。

磁梯度张量不变量约束条件下的两点定位方法

文中针对单点磁梯度张量定位方法受地磁场估计误差影响较大,同时多点磁梯度张量定位方法容易陷入局部最优解等问题,提出一种两点磁梯度张量定位方法。该方法在单点磁梯度张量定位算法的基础上,采用两点磁梯度张量测量数据,叠加张量几何不变量的约束条件,构建关于目标位置坐标的非线性目标函数,采用基于自然选择的粒子群算法对目标位置坐标进行求解。仿真实验表明,文中提出的方法受地磁场估计误差影响较小,且能实现对全局最优解的搜索,定位精度较高。仿真分析不同系统基线长度和磁力仪灵敏度条件下文中方法对磁性目标的定位效果可知,当系统的基线长度越大,磁力仪的灵敏度越高,磁性目标定位误差越小。

梯度结构张量分析法在三维地震资料河道砂体预测中的应用

梯度结构张量分析是近年来引入地震解释领域的一种新的属性分析方法,可用于识别地震数据体中的具有不同纹理特征的沉积地貌单元。在地震剖面上,河道沉积充填模式主要有上超充填、侧向加积、复合充填及杂乱和无反射充填等类型;从图像纹理角度来看,前3种表现为弯曲层状纹理,后2种则为杂乱纹理。以四川盆地北部X地区下侏罗统河流相储层为例,对三维地震数据体开展梯度结构张量分析,提取反映河道纹理特征的各向异性参数,通过地层切片刻画河道地貌单元的形态和空间展布特征,取得了满意效果。与常规方法提取的相干及几何属性比较,该方法的抗噪性更好,对河道等沉积地貌单元的反映更为灵敏。

基于构造导向滤波与梯度结构张量相干属性的储层裂缝预测方法及应用

梯度结构张量(GST)相干技术和构造导向滤波技术在断层解释方面各具优势,但将二者结合的应用实例并不多见。为此,提出基于构造导向滤波与GST相干属性的储层裂缝预测方法。首先,利用构造导向滤波方法对地震数据进行各向异性补偿处理,在提高信噪比的同时突出断层和裂缝特征;然后,利用优化处理后的地震数据提取地层倾角、方位角等属性,获得计算断层和裂缝的基础数据;最后,基于倾角、方位角、振幅等数据构建方向导数矢量和GST,通过计算GST的特征值和特征向量,提取突出地震数据结构特征的GST相干属性,实现储层裂缝精细识别。基于构造导向滤波与GST相干属性的储层裂缝预测方法精细预测了川西雷四段上亚段碳酸盐岩储层裂缝,结果表明:断层和裂缝主要分布在T6层以下,T6层反射连续,地层稳定,形成了良好盖层;雷四段上亚段断层、中小尺度断层和裂缝较发育,以构造缝为主,可作为天然气储集空间和运移通道。

基于差分进化算法的磁梯度张量系统误差校正

针对磁梯度张量系统存在单传感器三轴非正交、三轴灵敏度不一致和零偏以及多传感器测量轴非对准误差等问题,本文提出了一种基于改进差分进化算法的误差校正方法.首先,详细描述上述误差并建立数学模型.然后,基于匀强磁场环境中磁梯度张量系统测得的总磁场为定值、同一方向测量轴输出一致、磁梯度张量分量与张量不变量等于零的特点,提出了基于改进差分进化算法的误差参数估计方法.不同于传统的磁梯度张量系统两步校正方法,该方法只需进行一步反演即可实现单传感器误差参数和多传感器非对准误差参数估计.仿真结果表明:与遗传算法和最小二乘拟合方法相比,本文方法具有较高的求解精度和搜索效率,且抗噪能力较强.实测数据校正结果表明,本文方法可以降低磁梯度张量系统误差引起的测量误差,测量精度得到明显改善.

基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法

针对梯度张量法在磁定位系统中存在进场误差大的不足,提出了基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法。首先,利用十字形传感器模型,推导了一阶磁梯度张量定位原理。然后,根据磁场衰减规律,提出了误差梯度矩阵的计算方法并利用免疫克隆算法进行优化处理。为了验证新算法的有效性,在Matlab中采用了3条不同的路线分别进行一阶梯度张量定位和优化算法定位计算并通过实际定位实验对新定位算法进行验证。研究发现:基于免疫克隆算法的一阶磁梯度张量定位方法在距离较近时,能够有效提高磁定位系统的精度。

基于图像结构张量的改进样本图像修复算法

由于Criminisi算法针对复杂结构待修复图像的修复效果不好,提出一种基于图像结构张量和改进Criminisi样本的图像修复算法,采用图像结构张量和图像梯度的组合对图像结构进行检测,以实现显著和非显著图像结构的区分。对Criminisi算法中的优先级函数进行改进,提出一种最佳距离启发式方法进行优先权重计算,充分考虑了待修复像素点周围的图像特征,从而增强了图像结构的影响。实验结果表明:所提算法的修复性能优于其他算法,能够有效实现图像修复。

全张量磁梯度探头结构设计

超导梯度传感器检测灵敏度高,是一种测试精度较高的传感器。为进一步提高传感器的检测精度得到精准的数据处理结果,本文构造六方金字塔探头检测模型,并结合立体几何的方法对磁场梯度传感器的位置进行分析,采用投影的方法得到数据表格。通过此表,可求得探头在空间磁场的磁梯度张量。同时求得探头结构通式。

利用梯度结构张量检测盐丘与断层

在盐岩剧烈活动地区,在盐的挤压下地层发生严重变形,形成复杂的构造特征,导致断层识别困难,常规的相干和曲率算法很难取得理想的效果。为此,提出了梯度结构张量(GST)不连续性检测技术。首先利用地震数据构造梯度结构张量,然后对梯度结构张量做特征分解,求取其特征值和特征向量,最后利用三个特征值的组合构建出一种混沌度量,可屏蔽弯曲地层的影响,从而有效识别复杂构造中的断层及盐丘发育范围。实际应用表明,在盐岩剧烈活动地区的断层识别中,与基于特征结构的相干估计算法、曲率等算法相比,GST方法能够更好地克服由陡倾地层引起的不连续性假象,可清晰地反映真实的断层信息和盐丘发育范围,为盐丘的三维雕刻提供了可靠的基础数据。

基于非结构化网格的重力梯度张量反演

由于重力梯度张量是重力位的二阶导数,与传统的重力测量相比,重力梯度张量具有更高的分辨率,并且重力梯度张量具有5个相互独立的分量,包含了更多的地下空间信息和密度信息,因此将重力梯度张量数据应用到反演中可以得到较好的反演结果。非结构化网格具有很强的几何适应性,能够较好地拟合复杂异常体的边界,通过非结构化网格对反演目标区域进行离散,可以降低剖分误差,从而提高计算精度。为了降低反演过程中的多解性问题,将地球物理反问题的广义正则化目标函数应用于基于非结构化网格的三维重力梯度张量反演中,推导了相关公式,实现了各分量的独立反演,并阐述了深度加权函数在反演过程中的作用。为了充分利用重力梯度张量各分量所携带的密度、空间信息,将5个独立的分量进行了联合反演,反演结果表明,基于非结构化网格的三维重力梯度张量反演能够较好地反映地下异常源的物性分布和赋存位置。通过与长方体网格反演结果对比,本反演方法突出了非结构化网格反演的优越性;最后,通过较复杂组合模型的计算证实了方法的实用性。