融合多分辨率分析與PCNN的地震剖面圖像增強算法研究.pdf

1、隨著工業(yè)化和各種科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，將圖形圖像處理技術(shù)應(yīng)用到地震勘探工作中已成為一種研究趨勢，而地震剖面圖像增強已成為地震剖面預(yù)處理中的研究熱點。
　　但是，由于圖像增強算法本身的主觀性，針對地震剖面這種具有明顯方向性、細節(jié)豐富的典型紋理圖像，單純使用傳統(tǒng)的圖像增強算法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實需要。因此，為了更好地實現(xiàn)地震剖面圖像細節(jié)增強，本文將融合多分辨率分析與PCNN的圖像增強算法作為研究重點。首先，根據(jù)地震剖面自身的特點，本文以多分辨率

2、分析為切入點進行地震剖面圖像增強算法研究。其次，為了進一步增強圖像的細節(jié)信息，使其能夠更加符合人眼視覺特性，提出融合多分辨率分析與PCNN的地震圖像增強算法。該算法對PCNN進行改進，將圖像像素的局部梯度值作為PCNN的鏈接強度系數(shù)，在動態(tài)閾值函數(shù)中加入側(cè)抑制信號，并用改進的PCNN對多分辨率分解后的高頻分量圖進行細節(jié)增強。最后，通過與已有圖像增強算法進行對比，驗證本文算法的合理性和有效性，證明其針對地震剖面圖像具有更好的細節(jié)增強能力。