地震圖像紋理特征提取及分類.pdf

1、地層由于受到構造運動的影響,會產生斷層、裂縫等地質現象,從而留下地質歷史變遷的印記。這些痕跡,從圖形學上來說,可以認為它們是紋理。當然,由于地質構造不同,紋理的疏密、方向也不相同,因此可以說,不同的紋理區(qū)域反映著不同的地質構造。在那些紋理方向或結構發(fā)生突變的地方,也意味著地質構造的突變,這些信息對于尋找石油或天然氣是重要的。紋理分析是指采用一定的圖像處理技術提取出紋理特征參數,從而獲得對圖像的定量或定性描述的處理過程。它是一種不依賴于圖

2、像顏色或亮度變化,反映圖像中同質現象的視覺特征的處理方法。本文通過采用紋理分析的方法,來凸顯地震圖像上紋理發(fā)生突變的區(qū)域,從而達到識別有效儲層的目的。
　　 本文首先介紹了紋理分析的基本概念,然后重點闡述了幾種主要的紋理特征提取方法,通過實際數據的試驗對比,確定選擇灰度共生矩陣法來對地震圖像進行特征提取。在圖像紋理的分類識別時,考慮到已知的訓練樣本數少且不同類別間可能不具有線性關系,所以本文選擇支持向量機來實現。最后,針對靖邊氣

3、田部分區(qū)段的實際數據,采用灰度共生矩陣的方法提取圖像的紋理特征,并應用支持向量機進行分類,試驗結果表明,本研究在工區(qū)的儲層預測上取得了很好的效果。在論文的研究中取得以下成果:
　　 1)灰度共生矩陣法具有很好的穩(wěn)定性,提取出的紋理特征對不同區(qū)塊的識別能力也很強。在計算每點的特征值時,以該點為中心進行開窗。通過多次的試驗對比,發(fā)現當窗口大小選取為7×7或者是9×9時效果最好。
　　 2)在共生矩陣上得到了對比度、逆差矩、能

4、量、熵和相關系數特征,考慮到相關系數特征取值很小且缺乏變化,圖像效果較差,所以在圖像分類時沒有采用。此外,通過對比各個特征的取值分布,可以看出當熵取高值、逆差矩取低值時,正好對應著井的位置。從紋理特征含義的角度看,說明該處的取值隨機,圖像局部變化快,這也預示著該區(qū)的地質構造復雜,可能蘊含油氣資源。
　　 3)由于已知的樣本數據較少,且儲層與屬性之間往往不表現出線性關系,本研究中選擇采用支持向量機對工區(qū)內未知區(qū)域的儲層參數進行預測