【摘 要】
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地震图像纹理分割对于地震剖面的自动解释具有重要的实用价值。纹理特征分析是纹理分割中最重要的基础工作。本文从纹理的宏观性和微观性来提取纹理的方向性特征,并利用模糊K
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地震图像纹理分割对于地震剖面的自动解释具有重要的实用价值。纹理特征分析是纹理分割中最重要的基础工作。本文从纹理的宏观性和微观性来提取纹理的方向性特征,并利用模糊K均值(FCM)进行聚类。在研究中提出了基于二进制纹理模板(LBP)的纹理分割法。该方法主要利用LBP来提取纹理的微观特征,结合laws纹理能量测度作为纹理宏观特性的刻画来进行纹理分析,实验表明该方法具有良好的抗噪性,针对laws能量度量中求灰度平均值算法的复杂性,提出了相应的改进方法。本文还提出了基于方向导数的纹理分割法。将方向导数用于提取纹理的微观特征并结合laws纹理能量测度组成一组6维特征向量,通过FCM的分类来进行分割。该方法简单,容易实现,并且在分割边缘上具有较低的错分率。在空间/频率方面,本文主要从构建带通滤波器和Gabor滤波器来提取纹理图像中不同频率段的特征,然后组成特征值向量利用FCM进行聚类。实验表明该方法具有较好的效果。本文在深入分析地震剖面图像纹理特征的基础上,应用上述方法对实际地震剖面图像进行了纹理分割实验,验证了上述方法的有效性。
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