地震解释中的图像处理方法与技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·选题的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·数字图像处理技术 | 第13-15页 |
| ·数字图像处理技术的发展 | 第13页 |
| ·数字图像处理技术的特点 | 第13-14页 |
| ·数字图像处理技术的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·地震资料的断层解释 | 第15-17页 |
| ·层位解释及一般方法 | 第15-16页 |
| ·断层解释及一般方法 | 第16-17页 |
| ·地震属性分析及储层预测 | 第17-19页 |
| ·地震属性技术分析的一般流程 | 第17-18页 |
| ·储层预测方法 | 第18-19页 |
| ·标准地震数据格式 | 第19-20页 |
| ·论文结构及内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 地震图像去噪算法 | 第22-36页 |
| ·保持图像细节的自适应去噪算法 | 第22-25页 |
| ·自定义加权模板 | 第22-23页 |
| ·最小邻域均匀度 | 第23页 |
| ·自适应选择邻域尺度 | 第23-24页 |
| ·使用门限加速 | 第24-25页 |
| ·基于遗传算法的图像去噪方法 | 第25-29页 |
| ·一种折衷的阈值函数 | 第26页 |
| ·基于图像特征与层间相关特性相结合的阈值确定方法 | 第26-27页 |
| ·利用遗传算法求阈值 | 第27-28页 |
| ·实验结果分析 | 第28-29页 |
| ·基于小波变换的地震图像去噪方法 | 第29-35页 |
| ·小波变换及其特点 | 第29页 |
| ·图像的二维小波变换 | 第29-32页 |
| ·基于小波变换的图像去噪原理 | 第32页 |
| ·小波变换与中值滤波相结合的去噪方法 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 图像边缘检测方法 | 第36-49页 |
| ·多尺度边缘检测方法 | 第36-39页 |
| ·边缘聚焦的基本思想 | 第36-37页 |
| ·尺度空间和分辨率的选择 | 第37-38页 |
| ·边缘聚焦算法的实现 | 第38-39页 |
| ·基于自适应平滑滤波的边缘提取方法 | 第39-41页 |
| ·自适应平滑的基本原理 | 第39-40页 |
| ·自适应平滑算法 | 第40-41页 |
| ·改进的Canny边缘检测算法 | 第41-48页 |
| ·传统Canny算法的缺陷 | 第41-42页 |
| ·Canny自适应边缘检测算法 | 第42-47页 |
| ·自适应多尺度Canny边缘检测算法 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 断层解释中的图像处理技术应用 | 第49-71页 |
| ·断层多边形检测流程及数据转换 | 第49-51页 |
| ·断层多边形检测流程 | 第49-50页 |
| ·原始相干切片数据转换 | 第50-51页 |
| ·相干切片图像去噪及二值化 | 第51-56页 |
| ·相干切片图像去噪 | 第51-54页 |
| ·图像锐化及二值化 | 第54-56页 |
| ·断层多边形边缘检测与边界跟踪 | 第56-64页 |
| ·断层多边形边缘检测 | 第56-58页 |
| ·断层多边形边界跟踪 | 第58-62页 |
| ·t0构造图的断层多边形提取 | 第62-64页 |
| ·断层细线化与采样点提取 | 第64-68页 |
| ·提取断层骨干线的细化算法 | 第64-67页 |
| ·断层采样点提取 | 第67-68页 |
| ·人机交互处理 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 地震图像属性增强方法 | 第71-86页 |
| ·基于小波变换的图像增强方法 | 第71-75页 |
| ·硬、软阈值函数及其缺点 | 第71-72页 |
| ·改进后的阈值及阈值函数 | 第72-73页 |
| ·对小波系数进行增强 | 第73页 |
| ·仿真结果及分析 | 第73-75页 |
| ·基于模糊集的图像增强 | 第75-78页 |
| ·模糊集与图像处理 | 第75-76页 |
| ·模糊特征平面 | 第76页 |
| ·Pal-King算法 | 第76-77页 |
| ·对Pal-King算法的分析 | 第77-78页 |
| ·改进的基于模糊集的图像增强算法 | 第78-80页 |
| ·构造新的隶属函数 | 第78-79页 |
| ·图像的模糊增强变换 | 第79页 |
| ·模糊域映射到变换域 | 第79-80页 |
| ·地震图像增强 | 第80-85页 |
| ·改进算法的增强效果分析 | 第80-81页 |
| ·地震图像增强效果 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 储层预测中图像处理技术应用 | 第86-114页 |
| ·储层预测系统概述 | 第86-93页 |
| ·储层预测系统的主要功能 | 第86-89页 |
| ·储层预测系统的结构及流程 | 第89-93页 |
| ·地震属性数据预处理 | 第93-98页 |
| ·地震属性数据提取 | 第93-95页 |
| ·地震属性数据归一化 | 第95-96页 |
| ·地震属性特征提取 | 第96-98页 |
| ·地震属性交互显示 | 第98-103页 |
| ·双缓冲技术 | 第98-99页 |
| ·地震属性的颜色配置 | 第99-103页 |
| ·基于图像处理的地震属性增强 | 第103-109页 |
| ·基于直方图的地震属性增强 | 第104-108页 |
| ·基于模糊集的地震属性增强 | 第108-109页 |
| ·基于双重神经网络的储层预测 | 第109-113页 |
| ·训练样本统计分析 | 第110页 |
| ·训练精度质量监控 | 第110-111页 |
| ·储层预测结果显示 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第七章 结论及下步工作展望 | 第114-116页 |
| ·结论 | 第114-115页 |
| ·工作展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 详细摘要 | 第124-134页 |
