SVI像素处理技术

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无人机的影像处理

无人机的影像处理
人才需求领域不断扩大,涉及研发、生产、应用等多个领域
高校培养:在高校开设无人机影像处理相关专业,培养具备专业技能的人才。
企业培训:企业开展内部培训,提升员工无人机影像处理技能水平。
人才引进:引进具备无人机影像处理技能的人才,提高企业技术实力。
政策支持:政府出台相关政策,鼓励高校和企业加强无人机影像处理人才培养和引进。
浙江:道通智能航空技术、杭州道远等
上海:上海道青科技、上海司南导航等
广东:大疆创新、广州极飞等
北京:北京数字绿土科技、北京零度智控等
无人机影像处理技术不断发展,对人才需求不断增加
未来,无人机影像处理技术人才需求将持续增加,对人才素质要求也将不断提高
无人机影像处理技术人才需求结构不断优化,高技能人才占比增加
多尺度变换:将图像分解成不同的频率子带并增强其细节表现
基于深度学习的目标检测算法
基于图像处理的目标检测与识别算法
基于机器学习的目标检测与识别算法
基于特征匹配的目标识别算法
基于深度学习的分割算法
基于边缘的分割算法
基于区域的分割算法
基于阈值的分割算法Fra bibliotek无人机影像处理应用场景
添加标题
添加标题
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农业应用:利用无人机影像处理技术,对农田进行监测和管理,提高农业生产效率。
环保监测:通过无人机获取环境的高清影像,对环境污染和生态变化进行监测和分析。
救援行动:在灾害发生后,无人机可以快速获取灾区的影像,为救援行动提供及时准确的信息支持。
法律法规限制
安全性问题
隐私保护问题
技术发展不足
无人机影像处理相关企业与人才需求
添加标题
精准施肥和喷洒农药,提高产量和减少环境污染。

光刻设备维护与校准

光刻设备维护与校准

光刻设备维护与校准第一部分光刻设备概述 (2)第二部分维护流程与规范 (4)第三部分校准方法与技术 (7)第四部分故障诊断与处理 (10)第五部分性能测试与评估 (13)第六部分维护周期与管理 (16)第七部分校准周期与策略 (20)第八部分维护成本与效益 (24)第一部分光刻设备概述光刻设备是半导体制造过程中不可或缺的关键工具,它负责将设计好的电路图案精确地转移到硅片上。

光刻技术经历了从接触式、接近式到投影式的发展过程,目前广泛使用的是步进扫描投影光刻机(Stepper)。

一、光刻设备的工作原理光刻设备主要由光源系统、光学成像系统、掩模版、对准系统和硅片承载器组成。

其工作原理是将掩模版上的电路图案通过光学成像系统缩小后,利用光敏光刻胶对硅片进行曝光。

曝光后的光刻胶经过显影处理,形成与掩模版相对应的电路图形。

二、光刻设备的分类根据光源波长的不同,光刻设备可以分为紫外光刻(UVL)、深紫外光刻(DUVL)和极紫外光刻(EUVL)。

其中,EUVL 是目前最先进的光刻技术,能够实现纳米级别的精细加工。

三、光刻设备的关键性能指标光刻设备的关键性能指标包括分辨率、套刻精度、产能和生产效率。

分辨率是指光刻设备能够分辨的最小线宽;套刻精度是指不同层电路图案之间的对准精度;产能是指单位时间内光刻设备能处理的硅片数量;生产效率则是指光刻设备在生产过程中的运行稳定性。

四、光刻设备的维护与校准光刻设备的维护与校准是保证其性能稳定性和生产效率的重要环节。

主要包括以下几个方面:1.光学系统的校准:包括光源强度、光束形状、光束位置以及成像系统的焦距等参数的调整。

2.对准系统的校准:确保掩模版和硅片之间的精确对准,以提高套刻精度。

3.机械系统的维护:包括运动平台的平稳性、定位精度和重复性等性能的维护。

4.环境条件的控制:包括温度、湿度、洁净度等,以保证光刻过程的稳定性和可靠性。

5.软件系统的升级:随着工艺技术的发展,需要不断更新光刻设备的控制软件,以适应新的生产需求。

虚拟分辨率技术原理及应用

虚拟分辨率技术原理及应用

虚拟分辨率技术原理及应用虚拟分辨率技术(Virtual Resolution Technology)是一种通过软件或硬件的方式将显示器的分辨率进行调整,从而提供更高清、更精细的图像显示效果。

在应用中,虚拟分辨率技术可以实现多种功能,如增强显示效果、改善图像质量、提高用户体验等。

虚拟分辨率技术的原理主要是通过对像素点进行插值算法来改变图像分辨率。

在显示器的物理分辨率固定的情况下,虚拟分辨率技术可以通过增加像素点的数量来增加分辨率。

其具体实现方法有多种,以下是其中常见的几种原理及应用。

1. 图像插值算法图像插值算法是虚拟分辨率技术中最基础的原理之一。

它通过计算相邻像素点的颜色信息,然后进行插值计算,生成新的像素点的颜色值。

常见的图像插值算法包括线性插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法等。

通过这些算法,可以在像素层面上对图像进行重新构建,从而提高图像的细节显示和清晰度。

2. 压缩感知技术压缩感知技术是一种通过数学原理来还原图像细节的方法。

它基于信号稀疏性的理论,通过对图像的稀疏表示进行重构,从而提高图像的分辨率。

压缩感知技术具有较强的鲁棒性和适应性,能够有效地提高图像的清晰度。

3. 矢量重建技术矢量重建技术是一种通过对图像的矢量化表示进行重构的方法。

它能够将图像转化为矢量信息,然后通过插值算法将矢量信息转化为图像,从而提高图像的清晰度和细节显示。

虚拟分辨率技术在实际应用中有广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景:1. 游戏图像增强在游戏中,虚拟分辨率技术可以通过提高分辨率来增强图像效果,使得游戏画面更加细腻、真实。

通过对图像进行插值计算、矢量化等操作,可以使得游戏中的细节更加清晰,提供更好的游戏体验。

2. 视频播放优化虚拟分辨率技术可以通过提高视频的分辨率来优化视频播放效果。

通过对视频帧进行插值算法计算,可以提高视频的清晰度和细节显示,使得视频画面更加逼真、高清。

3. 图像处理虚拟分辨率技术可以在图像处理中起到重要作用。

反卷积的算法

反卷积的算法

在过去的十年当中,人们尝试了各种算法来消除数字图片的模糊问题。

在光学显微术中,应用最为广泛的算法可分为两类,去模糊(deblurring)及图像还原(image restoration)。

deblurring算法适用于二维去模糊,这种算法采取逐层计算的方式还原三维图像。

相对的,image restoration则是三维意义上的算法,这种算法以每一个体素为目标同时进行去模糊计算。

在介绍详细的内容之前,我们先来书记几个术语。

object指显微镜视野下被激发的三维荧光。

raw image指显微镜下获得的未经处理的数字图片或图片层。

features指图片中某一感兴趣的特定区域。

deburring算法二维算法比如nearest-neighbor,multi-neighbor,no-neighbor,及unsharp masking在这里,我们都将其归为deblurring算法中。

在三维图片层中,这种算法通过逐层计算来去除每一层的模糊。

Figure 1显示,为三维图片中的某一光切层面,样品为Xenopus 细胞的微管结构。

a为处理前图片,b为经nearest-neighbor算法处理后的图片。

这种单层计算的方式相对来说很经济有效。

但deblurring算法也有一些较大的缺点。

首先,几个层面中的噪音重叠在了一起;另外,deblurring算法去除了干扰信号的同时降低了信号的总强度;第三,features中的信号在z轴方向上的扩散,在每一个层面中都会计算一次,但实际上某些层面,这些信号是假的,于是features的位置会发生偏移。

这种情况在二维图片的去模糊中尤为严重,这些二维图片上,其他层面的干涉环或光经过计算后会被认为是这一层的信号而留在二维图像上。

总的来讲,deblurring算法改进的图像对比度,但牺牲了信噪比,并且还有可能引入假信号。

当需要快速去模糊或计算机性能有限的时候,二维deblurring算法是很有用的。

断层解剖学常用知识点整理

断层解剖学常用知识点整理

回声:指B超将超声发射到人体内,在经过不同组织或器官界面时,超声发生反射或散射形成的回声CT值:CT图像不仅以不同灰度反映其密度的高低,还用组织对X线的吸收系数说明其密度高低的程度,是一个人为的量化标准,单位HU空间辨别力:指区分空间结构大小的能力,图像中的像素越小、数目越多,空间辨别力越高密度辨别力:指区分两种组织之间最小密度差别的能力,图像中的像素越小、数目越多,密度分辨力越低窗位:指窗的中心位置,一遍应选择欲观察组织的CT值为中心窗宽:指图像上16个灰阶所包含的CT值范围,高于和低于此范围的组织被分别显示为白色和黑色部分容积效应:指在同一扫描层面内含有两种以上不同密度的物质时,所测得的CT值是它们的平均值周围间隙现象:是指在同一扫描层面上,与层面垂直的两种相邻密度不同的结构,测其边缘部的CT值也不准确T1加权像:在MRI检查中,主要用于获取组织间T1弛豫时间差别的成像技术,称为T1WI T2加权像:在MRI检查中,主要用于获取组织间T2弛豫时间差别的成像技术,称为T2WI 流空效应:心血管内的血液由于流动迅速,使发射MR信号的氢原子核离开接受范围,所以测不到MR信号,在T1加权像或T2加权像中均呈黑影心包窦:在心包腔内,浆膜心包的脏、壁层转折移行处形成的腔隙血管前间隙:位于胸骨柄后方、两侧壁胸膜前折返线之间及大血管以前的间隙,内有胸腺或胸腺遗迹主肺动脉窗:上方为主动脉弓,下方为左肺动脉,右侧为气管下端和食管,左侧为左肺。

内有动脉韧带、左喉返神经及脂肪组织、淋巴结等隆突下间隙:从气管杈开始向下至右肺动脉下缘,前为右肺动脉,后为食管和奇静脉,两侧为左右主支气管,内有隆嵴下淋巴结肺段:是每一个肺段支气管及其分支分布区域肺组织的总称,无论是形态上或是功能上都可作为一个相对独立的单位解剖学肺门:肺内侧面贴近纵膈,其中央凹陷处称为肺门,有主支气管、肺动脉、肺静脉、淋巴管与神经穿入影像学肺门:在影像学上,肺门指肺动脉、肺静脉、支气管及淋巴组织的总和投影肝裂:由Glisson系统或肝门静脉走形,可以看到在肝的叶间和段间存在缺少Glisson系统分布的裂隙,这些裂隙称为肝裂,是肝叶与肝叶之间和肝段与肝段之间的分界线椎管侧隐窝:位于椎弓根内侧,是椎管最狭窄的部分,其前壁是椎体后外侧部,外侧壁为椎弓根内面,后壁是上关节突和黄韧带,窝内有神经根半卵圆中心:为横断面上大脑半球内呈半卵圆形的白质区,主要由胼胝体的辐射纤维和经内囊的投射纤维等组成,因横断面上呈半卵圆形而得名reid基线:眶下缘中点与外耳门中点的连线,头部横断面标本制作的常用基线AC-PC线(连合间线):为前联合后缘中点与后联合前缘中点的连线门腔间隙:由肝门静脉与下腔静脉间较小的间隙奇静脉食管隐窝:是右后纵隔隐窝,位于奇静脉弓下方,食管与奇静脉之间的纵隔胸膜反折,上界是奇静脉弓,后为奇静脉和脊柱前胸膜,内侧为食管与临近结构,右肺下叶向该隐窝突入形成肺嵴,构成外侧界,隐窝内的小病变在X线胸片上常见不到。

逆滤波法在图像复原中的应用

逆滤波法在图像复原中的应用
沿的像素没有足够的相邻像素可以利用, 会导致复 原图像的边沿变差 , 并且整 幅图像有 明暗相间的条 纹, 即振铃 效应 。 因此 , 在使用逆滤波法复原图像后 , 复原后的图 像会出现明显的振铃效应 , 若不对其进行处理 , 会对 复原结果造成很大的影响。本文采用图像平滑的方 法解决这一问题。图像平滑的 目的是为了减少图像 的噪声 , 在空间域 中主要利用邻域平均法和加权平 均 法来 平滑 图像 。
———一
l() 9
L ∑ ∑ √一 , j )
公式( ) 和 Ⅳ分别表示图像 长度和宽度 9 中,
14 一 8
上的像素的个数 , i ) , 为理想图像在点 (, 处的 i) 灰度值 , (, 为被评价图像在点(, 处的灰度值。 f i) j )
退化模型可以表示为 :
4 图像复原质量评价
在图像复原的研究 中, 对图像复原质量的评价 是一项重要 的工作。只有具有可靠的图像质量评价 方法 , 才能正确评价图像复原的好坏 , 评价采用算法 的有效性。 目 前对复原 图像质量的评价方法主要有
() 4 主观 评价 和和客 观评价 两大类 。
像 , 1 b 为计算机模拟出的退化图像 , 1 c 为 图 () 图 () 逆滤波复原后的图像 。从图 1 b 和图 1 C 的 比较 () ()
效果可以看 出, 逆滤波法能够有效的提高模糊 图像
的清晰度 , 但复原后的图像边沿变差 , 并且整幅图像 有明暗相间的条纹, 即出现振铃现象。
W U Xu .i eyn,WU i Jn,Z HANG He
( e at n f noma o c nea dE  ̄neig Wu a nvri f c n ea dT cn lg , Dpr me t fr t nSi c n n er , h nU ies yo i c n eh o y oI i e n t Se o Wu a 4 0 8 , hn ) h n 30 1 C ia

2024 机器视觉帧率与模糊

2024 机器视觉帧率与模糊2024年,机器视觉帧率与模糊近年来,机器视觉技术在各个领域得到广泛应用,例如自动驾驶、工业自动化、医疗诊断等。

在机器视觉中,帧率是一个非常重要的性能指标,它决定了系统对图像的处理速度。

而模糊则是一个常见的图像质量问题,它会影响机器视觉系统对图像的识别和分析。

帧率即每秒显示的图像帧数,通常用单位“帧/秒”(fps)来表示。

提高机器视觉的帧率,可以增加系统对实时场景的响应能力,从而提高其应用的效率和准确性。

然而,要在保持高帧率的同时保证图像质量并不容易。

因为图像质量是在有限的时间内捕捉、处理和显示的,高帧率可能会导致图像模糊或丢失细节。

因此,机器视觉系统需要在保持较高帧率的前提下减少图像模糊。

有几种方法可以实现这一目标。

首先,可以通过优化图像采集设备的物理参数来减少图像模糊,例如调整曝光时间、增加光源亮度等。

其次,可以使用图像处理算法来提高图像的清晰度,例如锐化算法、去噪算法等。

此外,对于一些特殊的应用场景,还可以使用高帧率相机或者多相机系统来实现高质量的图像采集。

需要注意的是,在使用高帧率的同时,机器视觉系统还需要考虑实际应用场景对帧率的要求。

例如在自动驾驶领域,系统需要以非常高的帧率获取路况图像,以便及时做出应对;而在一些工业自动化场景中,较低的帧率可能已经足够满足要求。

因此,针对不同的应用场景,机器视觉系统需要进行帧率调整和优化,以达到最佳的性能和效果。

综上所述,机器视觉帧率与图像模糊是一个相互关联的问题。

在追求高帧率的同时,我们也需要关注图像的质量和清晰度。

通过合理选择图像采集设备、优化图像处理算法和调整帧率,机器视觉系统可以达到高效、准确和清晰的图像处理效果,满足不同领域的应用需求。

另外,除了帧率和图像模糊之间的关系,机器视觉系统还面临着其他挑战和限制。

例如,图像的分辨率、动态范围和色彩准确度等都会对系统的性能产生影响。

高分辨率图像可以提供更多的细节信息,从而增强系统对物体的识别和分析能力。

机器视觉选型相机规则

机器视觉选型相机规则机器视觉是一种模拟人眼进行图像识别和处理的技术,广泛应用于工业自动化、无人驾驶、安防监控等领域。

而相机作为机器视觉的重要组成部分,其选型规则对于机器视觉系统的性能和稳定性具有关键影响。

本文将从分辨率、帧率、感光元件、镜头、接口等方面介绍相机选型的规则。

一、分辨率相机的分辨率是指图像的像素数量,通常用横向像素数和纵向像素数表示。

分辨率越高,图像细节越丰富,但也会增加图像处理的计算量。

在选择相机分辨率时,需根据实际应用场景和需求来确定,避免过高或过低的分辨率。

二、帧率帧率是指相机每秒传输的图像帧数,常用单位为fps(Frames Per Second)。

帧率越高,图像的连续性越好,适用于高速运动物体的检测和追踪。

但高帧率相机通常价格昂贵,且会增加数据处理的复杂度。

三、感光元件感光元件是相机的核心部件,决定了图像的质量和灵敏度。

常见的感光元件有CCD和CMOS两种。

CCD感光元件具有较高的图像质量和低噪声特性,适用于对图像质量要求较高的应用场景;而CMOS感光元件则具有低功耗、高速度、集成度高等优势,适用于对帧率要求较高的应用场景。

四、镜头镜头是相机的光学系统,直接影响图像的清晰度和视场范围。

选择镜头时,需考虑焦距、光圈、视场角等参数。

焦距决定了镜头的放大倍数,光圈决定了镜头的透光能力,视场角决定了镜头的拍摄范围。

根据实际需求,选择合适的镜头参数,以获得清晰、准确的图像。

五、接口相机与其他设备的连接通常通过接口完成,常见的接口有USB、GigE、Camera Link等。

USB接口简单易用,适用于小型相机和低带宽应用;GigE接口具有较高的传输速度和稳定性,适用于大带宽应用;Camera Link接口则适用于对图像传输速度和稳定性要求较高的应用。

总结起来,机器视觉选型相机的规则包括分辨率、帧率、感光元件、镜头和接口。

在选型时,需根据实际应用需求和预算来确定各项参数。

同时,还需要考虑相机的稳定性、可靠性和兼容性等因素,以确保机器视觉系统的正常运行和性能表现。

超高分辨率像素移位技术——张苗苗


真彩
通过在单一Bayer CFA(色彩滤镜矩阵)CCD上进行像素移位,实现3CCD相机图像。
彩色分辨率扩展
< Original image(Bayer) >
< True color >
< True color + 4shot >
< True color + 9shot >
示例程序 (Matrox & DALSA)
• 扩展分辨率为 100MP 时帧率可达 18fps (4shot)。
实际图片
实际图片
Thank You
超高分辨率像素移位技术
VN系列相机的主要特性
扩展分辨率高达 2亿6千万像素(260 Megapixels)
CCD填充因子得以提高
扩展分辨率的同时达到 真彩效果
介绍
• 应用: FPD检测, 胶片扫描, 文档数字化 • 超高分辨率: 采用像素移位技术扩展分辨率 • 一台VN相机的价格 多台相机和镜头的价格 • 像素移位系统可靠性高 • 速度 分辨率
3.3 V ~ 24.0 V, 10 ㎃, Logical Level Input, optically isolated CoaXPress Control Port × 1 ~ × 4 (0~ 12 ㏈) 0 ~ 16 LSB at 8 bit, 0 ~ 64 LSB at 10 bit
80mm x 80mm x 150mm, 1100g
填充因子
纳米移位
串行命令
Sensor
Stage
最小空间分辨率: 1nm 最大stroke: 15μm 平均故障间隔时间(MTBF): 大于一亿次移动 一亿次移动后重复性误差<15nm

山地丘陵区遥感影像阴影检测与去除方法

山地丘陵区遥感影像阴影检测与去除方法刘健;许章华;余坤勇;龚从宏;唐梦雅;谢婉君【摘要】阴影是山地丘陵区遥感影像最为普遍的干扰因素,去除阴影有助于提高影像解译和地物识别的准确性和有效性.构建了阴影植被指数(SVI),并提出应用波段回归模型法实现HJ-1多光谱影像阴影的去除.将该方法应用于试验区HJ-1数据,结果表明:SVI可增大山地丘陵区水体、阴影区及明亮区之间的差异,利用阈值法可以实现影像阴影的有效检测;相关分析显示,各波段拟合模型R2均在0.80以上;比较阴影去除前、后影像的统计指标说明,在植被最为敏感,即受阴影影响最为严重的近红外波段,随着阴影的去除,波段平均值有了较大幅度的增大;去阴影后影像的标准差均比原影像要小,尤其是在近红外波段.试验结果表明,SVI对山地丘陵区HJ-1影像阴影的检测效果较好,而波段回归模型法可以较为有效地实现阴影的去除.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2013(044)010【总页数】5页(P238-241,237)【关键词】山地丘陵区;多光谱影像;阴影检测;阴影植被指数;波段回归模型法【作者】刘健;许章华;余坤勇;龚从宏;唐梦雅;谢婉君【作者单位】福建农林大学3S技术应用研究所,福州350002;福建农林大学3S技术应用研究所,福州350002;福建农林大学3S技术应用研究所,福州350002;福建农林大学3S技术应用研究所,福州350002;福建农林大学3S技术应用研究所,福州350002;福建农林大学3S技术应用研究所,福州350002【正文语种】中文【中图分类】TP79;P237引言图像阴影可以用来判定光源强度、位置以及山体高度与形状,但阴影削弱了地物在传感器上的响应,严重干扰了目标地物的识别与解译[1~2]。

尤其是在山地丘陵区域,遥感影像中的阴影极为普遍[3]。

虽然可以利用阈值法将影像分割为明亮区与阴影区后分别进行研究,但仍无法解决阴影区域信息丢失的问题。

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SVI像素处理技术SVI Pro 2009版本代表着地震像素技术的最新发展,是目前最先进的地震像素处理技术,在世界各大石油公司和服务公司得到了广泛的应用。

一、地震像素处理技术概述地震解释与属性应用技术在最近的20年中得到了飞速的发展。

从1983年出现第一台地震解释工作站开始,地震解释技术大致经历了三维地震解释技术发展、地震可视化技术发展、地震属性技术发展;最近,又出现了三维地震像素处理技术,利用图像处理技术,结合地震属性处理技术,解决复杂的地质问题。

三维地震像素处理技术尤其适合复杂地质条件下的构造解释与描述、油气储集体探测和描述、复杂断层体系的自动探测和描述等。

SVI Pro是英国ffA公司多年研发的成果,代表着三维地震像素处理的最新进展。

那么,什么是像素处理和地震像素呢?其目的是什么呢?上世纪60年代后由于对空间和深海洋底的探索需求,以及冷战中对高空侦察照像图件的处理需求,图像处理技术得到了很大的发展。

在空间和洋底的研究中,面临着大量模糊的图像,包括二维图像和三维图像。

如何在一定的条件下从这些模糊的图像中最大限度的提取有用信息,就成了相关科技人员所面临的挑战。

针对这种需求,图像处理技术得到了很大的发展来应对这种图像处理技术需求,像素处理技术逐步得到了完善,并发展成一个完整的学科体系,在空间技术和海洋科学的发展中起着很大的作用,在军事上更是不可缺少的关键技术之一。

目前,图像处理技术已经深入到了我们生活中的很大一部分,我们周围的很多事物中都显性或隐性的应用着图像处理技术:空间探索、海洋探索、军事侦察、医疗成像、结构探伤、卫片处理、气象成图、资源勘探、敌我识别系统、导弹自动识别制导、汽车主动安全系统等等。

像素处理技术是图像处理技术中的核心,如果对此技术有兴趣进一步了解详情,可参考John C. Russ著的图像处理手册(Image Processing Handbook)。

现代成图设备大都可以生成数字图像,数字图像由二维光栅(pixels)或三维光栅(voxels)所组成。

任何图像都是由变化的二维或三维光栅所组成,每个光栅都有其属性,例如颜色、地震数据振幅、三维光栅透明度等。

像素处理中的一些主要概念介绍:Binary Image(二进制图像):像素处理的目的是识别图像中的有用特征,像素处理的成果往往会以二进制图像的方式表达,即有效特征和无效特征;Body(像素体):从整体图像中经处理后提取的有用特征区;Connectivity(连通性):我们可以把任何一个像素想象成一个立方体,具有6个面,12条边,以及8个角。

它与相邻像素的接触关系(连通性)可以有2种:6向接触,与相邻像素至少有一个共享面26向接触,与相邻像素至少有一个共享面或共享边或共享角Filters(滤波):根据相邻像素的关系用特定的算法运算得到新的像素之运算,包括:Linear Filter(线性滤波)Mean Filter(平均滤波)Median Filter(中值滤波)Non-Linear Filter(非线性滤波)Image Analysis(图像分析):以定性或定量方式从二维或三维图像种提取所需特征信息;Image Processing(图像处理):对图像或数据体进行相关的运算得到另一图像或数据体。

图像处理算法很多,例如:Defect Correction - 去噪Image Enhancement –增强有用信息特征Segmentation –辨认数据体中满足一定条件的像素集合Binary Image Manipulation –二进制图像变型运算Neighbourhood(邻点运算)Structurally Oriented Filters(SFO):构造约束滤波二、像素处理技术在地震勘探中的应用在油气勘探中,对地下构造、岩性体、断层等的认识主要来自地震数据,通过对地震数据的处理和解释,勾画出地下构造形态和岩性体的分布范围。

由于地震数据受其信号带宽的限制,其分辩率比较有限,有时很难识别地下的地质特征。

我们为了解决复杂的地震解释和油藏描述问题,大量使用不同的地震属性,目的是通过使用不同的地震属性,提高识别和描述地质现象的能力。

例如我们使用相干属性来提高识别断层分布的能力。

地震属性的提取是基于数字信号处理原理的,在许多情况下,地震属性的应用确实大大提高了我们对地震数据解释的水平,但我们在地震属性的应用过程中也经常会遇到一些困惑。

应用地震属性的目的是很明确的,但地震属性向我们呈现的信息是模糊的,它为我们提供了某种地质现象的模式(例如我们经常用波阻抗属性来识别砂体),但这种模式的分布往往是模糊的(我们有谁可以轻易的用波阻抗属性来分辨砂体的分布呢?)。

因此,虽然某种地震属性中富含某种地质现象的信息,但要真正将其识别出来确实是极具挑战性的。

地质构造特征在地震数据中的反映的模糊性,与空间探测、洋底探测、以及许多军事侦察照片所面临的问题是相同的。

这样,像素处理技术就顺理成章的应用到对地震数据的处理和解释中。

地震数据的解释中需要识别断层和岩性体,通过像素处理技术,我们可以大大提高原始地震数据对这些地质特征的识别能力。

像素处理与传统的地震提高分辨率处理有所不同。

传统的地震处理主要是通过去噪和频带拓宽来实现分辩率的提高,而像素处理技术与频带无关,去噪也与频带无关,为我们提供了另一条提高地震识别能力的途径。

因此,传统地震处理技术与像素处理技术并用,可以大大提高地震数据的可解释性。

目前,地震像素处理技术可以实现以下功能:1)地震断层自动识别与刻划2)地震古河道识别与刻划3)地质体(砂体、火山岩体等)的识别与刻划在这三个应用方面,像素处理技术已经比较成熟了,通过像素处理技术,我们可以很容易的把隐藏在地震数据中的应用地质信息加强和提取出来,并应用到对地震数据的解释中。

由于像素处理技术与传统地震处理技术的互补性,以及像素处理自动识别与人工解释的互补性,可以说像素处理技术在地震解释中的应用是有很好的前景的。

三、SVI Pro软件模块构成SVI Pro由以下模块组成:1)SVI Pro Core-SVI Pro核心模块:Data Manager-数据加载与管理Visualization Framework-可视化平台,为用户提供了可视化平台以及数据管理平台,包括地震数据的输入和输出,处理与分析成果输出等;DipAzi&Attributes-提取倾角、倾向、以及倾角/倾向复合属性,以及提取其它地震属性。

倾角和倾向属性,尤其是倾角/倾向复合属性,可以帮助我们揭示许多难以发现的地质现象,例如断层分布、裂缝发育带、火成岩侵入带、盐丘穿刺等。

为了满足工作的方便性和软件使用的独立、完整性,这里还提供了传统地震属性提取功能,提取的属性包括单道属性(例如振幅包络、瞬时频率、瞬时相位、余弦瞬时相位等)和标准差属性等;Attributes & VoxelMath-地震属性计算和象素运算。

VoxelMath是一个像素计算处理包,提供了在像素级别的数据计算处理工具。

VoxelMath可以对单个数据体进行象素计算处理,也可在多个属性体之间进行运算,生成新的属性体;2)SVI Pro Workflow-地震像素处理流程模块:Noise Filter-像素过滤去噪处理,以构造取向的象素过滤去噪处理,更清晰的辨别构造特征(河道、地质体、断层体系等);FaultApp-断层体系辨别与刻划流程。

首先使用Noise Filter对原始数据进行象素过滤去噪处理,提高原始地震数据的图像清晰度,然后对进行了去噪处理的数据进行断层像素属性处理,生成断层属性体,接下来应用地震像素处理技术对断层属性体进行探测和刻划,自动形成断层的分布网络,最后将形成的断层分布网络植入原始地震数据中;StratApp-河道体系辨别与刻划流程。

此流程用来辨识地震数据中隐含的河道等地质现象,并自动将河道的三维轮廓勾画出来。

对地震数据(包括各种地震属性)中古河道的识别是典型的模式识别问题,应用StratApp不仅可以识别出河道的位置,还可将古河道的三维轮廓勾画出来,为地质建模,尤其是相控建模和基于地质目标的油藏属性建模提供了极具价值的数据;GeoBodies-地质体(砂体、火山岩体等)辨别与刻划流程。

GeoBodies流程用来识别和勾画地质体,包括油藏储集体,砂体,盐丘,火成岩侵入体等各种地质体。

GeoBodies对地震属性体中每一个三维像素进行分析归类,并分析每个象素与相邻的26个象素之间的关系,将所有具连通性的像素定义为同一个地质体,并对其进行编号,赋予不同的颜色,以便区分不同的独立地质体。

一旦对地质体的勾画完成后,GeoBodies可将各独立的地质体从地震数据中切割出来,形成一个个独立的三维地质体空间分布,并可计算地质体的厚度分布。

形成的地质体可以作为地质建模的有力依据;CarbApp-针对碳酸盐岩的油藏描述工具,包括针对生物礁、喀斯特等的属性计算,斜坡带的属性计算,白垩属性等的计算。

CarbApp是SVI Pro 2008版本新增加的功能。

3)特色模块:Decomposition RGB Blending,地震分频三色混相,利用三色混相技术将三种不同频率的地震分频数据进行混合,生成复合分频数据,或将地震分频与任意地震属性进行混合生成新的复合属性,大大提升了地震分频数据的表现力和对地质现象的刻画能力。

此外,将三色混相地震分频数据与前述GeoBodies模块共同使用,利用本软件提供的相分析工具,可以提升地质体提取质量和速度;Interactive Facies Classification 交互相分类模块,交互相分类对多属性地震数据进行加权的地震相分类,交互实时的对多种分类方案进行评价,自定义地震相数量以及相关对应的地质相。

四、SVI软件的实用性从SVI软件提供的模块功能来看,可以辅助地震物探解释。

具体来说,通过SVI软件提取的多种构造属性及组合流程可以实现辅助构造解释,如断层自动探测流程可以将断层在剖面和平面上的特征给刻画出来、倾角方位角属性可以辅助判断构造的位置和特征;通过SVI提供的像素属性、分频计算功能、交互相分类功能等可以进行储层的分布特征预测,尤其是空间上的展布,可以对某些地质异常体进行分析刻画。

由于该技术思路独特,其研究成果是从像素角度得到的,具有一定的创新性,为地震解释研究提供了新的思路和方法,完全可以为勘探生产和科研项目研究起到积极有效的作用。

五、SVI软件应用实例SVI软件于2006年开始引入中国,目前已经在中国拥有多个用户,也有许多成功应用的实例。

(1)SVI软件在识别断层中的应用如下为SVI软件在大庆某探区应用的实例,主要内容是断层识别。

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