[发明专利]深部异常体边界识别与分步增强方法、系统、介质及设备

说明书

本公开提供了一种深部异常体边界识别与分步增强方法、系统、介质及设备，根据待识别对象的磁场三分量数据和磁梯度张量数据，通过反正切运算，得到深部异常体边界的初步识别结果；利用磁梯度张量数据分量，并利用反正切运算改进后的边界识别方法进行抑制深部异常体边界的变形；利用图像处理中伽马变换的思想，根据不同取值选择性的增强阴影区域对比度或者高亮区域对比度，进行参数可调的图像增强，进一步凸显目标体边界，得到最终的识别结果。

技术领域

本公开属于图像处理领域，具体涉及一种深部异常体边界识别与分步增强 方法、系统、介质及设备。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在 先技术。

基于磁梯度张量数据的边界识别技术广泛应用在军用方面或民用方面，比 如，地下未爆炸物探测、矿藏资源勘查等方面。磁梯度张量数据是磁场矢量分 量的梯度，具有多参量、抗干扰能力强、分辨率高等优点，能更丰富准确地描 述出异常体的各种信息。边界识别是位场数据解释中的重要任务，单独对某个 张量数据进行处理，易忽略有用信息，使得数据解释不够充分，综合利用多个 分量的组合，能够反映磁异常体更多信息，可以更好地处理和解释数据。

针对深部异常体，据发明人了解，传统常用的边界识别方法，如张量不变 法、信号解析法、Theta图法、Tilt梯度法等，识别后多存在边界发散、变形和 模糊的问题，不能够清晰准确识别出深部异常体边界，而近些年来采用垂向高 阶导数的边界识别方法又会带来噪声放大等问题。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种深部异常体边界识别与分步增强方 法、系统、介质及设备，本公开针对深部异常体边界识别不够清晰和高阶垂向 导数带来噪声干扰等问题，提出分步增强方法，能够通过避免运算高阶导数， 以及采用边界识别算法逐渐增强的三个步骤，可同时识别出不同深度目标体边 界，且对于深部异常体，能够有效抑制边界的发散和变形，具有较好的应用前 景。

根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

一种深部异常体边界识别与分步增强方法，包括以下步骤：

根据待识别对象的磁场三分量数据和磁梯度张量数据，通过反正切运算， 得到深部异常体边界的初步识别结果；

利用磁梯度张量数据分量，并利用反正切运算改进后的边界识别方法进行 抑制深部异常体边界的变形；

利用图像处理中伽马变换的思想，根据不同取值选择性的增强阴影区域对 比度或者高亮区域对比度，进行参数可调的图像增强，进一步凸显目标体边界， 得到最终的识别结果。

作为可能的实施例，对含有深部异常体的模型空间，分别得到其磁场矢量B 在空间里沿三个方向x，y，z的三个分量数据的平面图，进而得到三个分量在 三个方向上的一阶梯度，构成磁梯度张量的数据平面图。

作为可能的实施例，利用磁场三分量数据中的z轴分量和磁梯度张量数据 中的z方向分量在目标中心位置解释突出的特点，通过反正切运算，识别出初 步的深部异常体边界。

作为可能的实施例，利用磁场x轴分量的磁梯度张量数据中的x方向分量， 以及磁场y轴分量的磁梯度张量数据中的y方向分量，通过反正切运算，描述 出目标体在方向边界处信息。

作为可能的实施例，图像处理中伽马变换为非线性变换，根据伽马参数的 不同取值来选择性的增强阴影区域对比度或者高亮区域对比度。

作为可能的实施例，利用图像处理中伽马变换的思想，通过改变伽马参数 的取值，对磁异常数据进行非线性变换，通过拉伸或压缩强异常与弱异常区域， 改善图像显示效果，突出边界位置处异常，从而达到识别要求，得到最终的结 果。

一种深部异常体边界识别与分步增强系统，包括：