| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 简略字表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 断层解释方法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 断层增强属性（Fault Enhanced Attribute）研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 断层自动识别技术研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.4 蚂蚁追踪算法研究现状 | 第19页 |
| 1.3 本文主要工作与研究思路 | 第19页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 蚂蚁追踪算法的基本原理 | 第21-36页 |
| 2.1 蚂蚁追踪算法简介 | 第21-25页 |
| 2.1.1 蚂蚁觅食行为 | 第21-24页 |
| 2.1.2 人工蚂蚁与真实蚂蚁的比较 | 第24-25页 |
| 2.2 蚂蚁追踪算法的实现原理 | 第25-29页 |
| 2.2.1 蚂蚁追踪算法的数学模型 | 第25-28页 |
| 2.2.2 蚂蚁追踪算法的实现步骤 | 第28-29页 |
| 2.3 蚂蚁追踪算法的优缺点 | 第29-31页 |
| 2.4 蚂蚁追踪算法的改进 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 蚂蚁追踪算法在断层自动识别中的研究 | 第36-56页 |
| 3.1 数据预处理 | 第36-42页 |
| 3.1.1 相干属性体 | 第37-38页 |
| 3.1.2 方差属性体 | 第38-39页 |
| 3.1.3 改进的方差属性体 | 第39页 |
| 3.1.4 几种增强属性体的效果对比 | 第39-42页 |
| 3.2 算法初始化 | 第42-44页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第42页 |
| 3.2.2 部署人工蚂蚁 | 第42-44页 |
| 3.3 断层目标识别 | 第44-51页 |
| 3.3.1 估计断层方向 | 第44-47页 |
| 3.3.2 人工蚂蚁在三维地震图像中的移动 | 第47-48页 |
| 3.3.3 人工蚂蚁的停止追踪条件 | 第48-51页 |
| 3.4 更新信息素 | 第51-52页 |
| 3.5 断层自动识别流程 | 第52-53页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 3.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 断层追踪效果的优化 | 第56-71页 |
| 4.1 信息素更新优化 | 第56-58页 |
| 4.1.1 基于人工种子点的优化方法 | 第56-57页 |
| 4.1.2 基于梯度一致性的优化方法 | 第57-58页 |
| 4.2 形态学处理 | 第58-60页 |
| 4.2.1 膨胀 | 第58-59页 |
| 4.2.2 腐蚀 | 第59-60页 |
| 4.2.3 开运算和闭运算 | 第60页 |
| 4.3 断层细化 | 第60-62页 |
| 4.3.1 自适应图像二值化与骨骼化算法 | 第60-62页 |
| 4.3.2 三维地震图像骨骼化算法 | 第62页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第62-69页 |
| 4.4.1 优化信息素更新策略后效果 | 第62-64页 |
| 4.4.2 形态学处理后效果 | 第64-65页 |
| 4.4.3 细化后效果 | 第65-66页 |
| 4.4.4 与商业软件比较 | 第66-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 在实际地震图像中的应用 | 第71-85页 |
| 5.1 工区介绍 | 第71-73页 |
| 5.1.1 Penobscot工区 | 第71页 |
| 5.1.2 QX工区 | 第71-72页 |
| 5.1.3 JLS工区 | 第72-73页 |
| 5.2 实际地震工区中的断层自动识别 | 第73-74页 |
| 5.2.1 处理流程 | 第73页 |
| 5.2.2 参数设置 | 第73-74页 |
| 5.3 实际效果 | 第74-84页 |
| 5.3.1 蚂蚁追踪效果 | 第74-78页 |
| 5.3.2 断层追踪优化后效果 | 第78-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 结论 | 第85-87页 |
| 6.1 工作总结 | 第85-86页 |
| 6.2 不足和展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 个人简历 | 第91-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第92-93页 |