[发明专利]一种地震剖面图像纹理细节增强方法

说明书

本发明公开了一种地震剖面图像纹理细节增强方法，该方法首先设计滤波器对地震剖面图像进行保边降噪处理；然后将把降噪后的图像从RGB空间转换到HSI空间；对图像的亮度分量I进行单层小波分解，生成1个低频近似分量和3个高频细节分量，对单层小波分解生成的3个高频细节分量进行多尺度纹理细节增强，对低频近似分量进行频域低通滤波；把处理后的3个高频细节分量和1个低频近似分量进行小波重构，生成新的亮度分量I；最后，将新的I分量与H、S分量合成，再从HSI空间转换到RGB空间，得到经过纹理细节增强处理后的地震剖面图像。本发明方法增强了含噪地震剖面图像的纹理细节信息，为下一步地震剖面信息的精准分析提供了基础。

技术领域

本发明涉及一种地震剖面纹理细节增强技术，具体的说，是一种基于小波分解的多尺度地震剖面图像纹理细节增强方法，属于信息处理技术领域。

背景技术

地震剖面图像具有明显的纹理特征，不同的纹理代表着不同的地质体，它对于地质断层等地层剖面信息的判读具有重要意义。然而在地震剖面图像生成过程中，由于采集的地震数据受外部噪声影响、且在地震数据处理过程中产生高斯随机噪声使得地震剖面图像的纹理模糊不清，甚至产生纹理中断等现象，对后期地震图像判读造成干扰，因此研究地震剖面图像纹理细节增强方法具有重要意义。

目前地震剖面图像纹理细节增强方法主要是基于各类滤波的常规图像增强方法；这些方法通过设计各种类型的滤波器对图像进行滤波，其主要目标是在去除噪声、增强反射同相轴连续性的同时有效提升图像对比度，达到地震剖面图像增强效果；虽然地震剖面图像纹理细节增强可以使用这些图像处理方法，但是由于地震剖面图像与常规图像存在一定差别，因此无法直接将常规图像处理方法照搬到地震图像处理中，如地震图像中带有正弦特征的边界不如常规图像明显，且其中的横向不连接的边界信息(断层信息)需要保护，但这些信息在常规图像滤波过程中会遭到不同程度的破坏，使得断层信息难以辨识，因此需要针对地震剖面图像特点提出新的方法进行纹理细节的增强处理。

发明内容

本发明提出一种基于小波分解的多尺度地震剖面图像纹理细节增强方法，该方法首先设计滤波器对地震剖面图像进行保边降噪处理；然后将把降噪后的图像从RGB空间转换到HSI空间；对图像的亮度分量I进行单层小波分解，生成1个低频近似分量和3个高频细节分量，对3个高频细节分量进行多尺度纹理细节增强，对低频近似分量进行频域低通滤波；把处理后的3个高频细节分量和1个低频近似分量进行小波重构，生成新的亮度分量I；最后，将新的I分量与H、S分量合成，再从HSI空间转换到RGB空间，得到经过纹理细节增强处理后的地震剖面图像。

为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：

一种地震剖面图像纹理细节增强方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：

步骤S1：计算机读取地震剖面图像数据，记为g(x,y)；对g(x,y)进行滤波降噪处理，要求在降噪的同时保护图像的纹理细节，降噪后的地震剖面图像记为

步骤S2：对于降噪后的地震剖面图像将其从RGB空间转换到HSI空间，在转换后的HSI空间中，记色调分量为H(x,y)、饱和度分量为S(x,y)、亮度分量为I(x,y)；

步骤S3：对亮度分量I(x,y)进行一层小波分解，特别地，小波分解过程中选择Haar小波基函数；分解得到1个低频近似分量cA(x,y)和3个高频细节分量cH(x,y)、cV(x,y)、cD(x,y)；

步骤S4：对于步骤S3中的高频细节分量cH(x,y)、cV(x,y)、cD(x,y)分别进行多尺度纹理细节增强，以保留纹理细节信息，从而分别得到细节增强后的分量cH′(x,y)、cV′(x,y)和cD′(x,y)；

步骤S5：对于步骤S3中的低频近似分量cA(x,y)进行频域低通滤波,对滤波后的频谱进行二维Fourier反变换,从而得到经过频域滤波后的低频近似分量cA′(x,y)；