SVI像素处理技术
数字化光处理方法

数字化光处理方法1. 引言数字化光处理是一种现代技术,它采用数码技术对图像进行处理和编辑,满足人们对图像的需求。
这种技术可以对拍摄的图片进行颜色调整、对比度增强、修饰、插入文字、添加效果等操作,使图片更加美丽动人。
2. 数字化光处理方法数字化光处理的方法分为两大类:一类是基于像素的图像处理,另一类是基于矢量的图像处理。
像素方式是常见的数字化光处理方法,它是将图像转化成像素阵列进行处理。
处理器通过所选择的算法,调整每个像素点的亮度、杂色、对比度等参数,完成图片的修饰。
图片处理软件中,例如PS就包含了大量的像素级处理工具,可以满足不同场景下的图像编辑需求。
矢量方式是处理图形,例如用数学计算的方式告诉电脑如何连接直线、曲线等而非对像素进行调整,在保证图片质感与准确性的前提下,矢量方式的处理更适用于Logo等图形设计,以及一些具有几何描述的艺术品。
在数字化光处理领域中,人脸识别、图像识别等技术逐步浮出水面,可以更好地解决安全防范等领域的问题。
3. 数字化光处理应用数字化光处理被广泛应用于印刷、出版、影视等领域。
在印刷领域中,数字化光处理技术可以帮助印刷厂家更快速准确地复制印刷模板,避免了时间和人力上的浪费。
在出版领域中,数字化光处理可以帮助编辑对图像进行修饰加工,达到更好的表现效果。
在影视领域中,数字化光处理可以为影片提供更多的魅力,使影片更具视觉冲击力,产生更好的观感效果。
4. 数字化光处理未来发展数字化光处理是一项应用前景广阔的技术,其在生产生活中的应用越来越广泛。
随着技术的不断飞速发展,数字化光处理以更加高效、优秀、人性化的形态呈现,让人们体验更加美妙顺畅的数字生活。
总之,数字化光处理技术在未来将会有更好的发展,人们通过数字化光处理的方式对图像进行美化、修饰和加工。
同时,数字化光处理技术也会与其他前沿技术不断结合,让我们在日常生活中更好地使用它。
使用奇异值分解进行图像去噪的技巧(十)

奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一种广泛应用于信号处理、统计学和机器学习领域的数学工具。
它可以将矩阵分解成奇异值、左奇异向量和右奇异向量。
SVD可以用于图像去噪,通过保留图像中最重要的信息,去除图像中的噪声。
本文将介绍使用奇异值分解进行图像去噪的技巧。
首先,我们需要了解什么是图像去噪。
在数字图像处理中,图像去噪是指通过各种方法去除图像中的噪声,以使图像更清晰,更易于识别。
图像中的噪声可以由各种因素引起,包括传感器的不完美性、环境条件和传输过程中的干扰等。
图像去噪是图像处理中的重要问题,对于提高图像质量和准确性至关重要。
奇异值分解可以用于图像去噪的原因在于它的特性。
SVD可以将任何一个矩阵分解为三个部分:U、Σ和V。
其中U和V是正交矩阵,Σ是一个对角矩阵,对角线上的元素称为奇异值。
通过对图像的像素矩阵进行SVD分解,可以得到图像的主要特征和结构信息,同时去除噪声。
接下来,我们将介绍如何使用SVD进行图像去噪。
首先,我们需要加载图像并将其转换为灰度图像。
灰度图像只包含一个通道,因此更容易处理。
然后,我们将灰度图像表示为一个矩阵X。
接下来,我们对矩阵X进行奇异值分解,得到矩阵U、Σ和V。
在奇异值分解的过程中,我们可以选择保留矩阵Σ中的主要奇异值,并将其他奇异值设为0,从而实现去噪效果。
在选择保留的主要奇异值时,一个常用的技巧是使用能量保留率。
能量保留率是指保留的奇异值的平方和占总奇异值的平方和的比例。
通过设定一个能量保留率的阈值,我们可以选择保留多少个奇异值,从而控制去噪的效果。
通常情况下,保留能量保留率在90%至95%之间可以获得较好的去噪效果。
另外,为了进一步提高去噪效果,我们可以对矩阵U、Σ和V进行逆变换。
将保留的主要奇异值重新组合为对角矩阵Σ',然后将矩阵U、Σ'和V相乘,得到去噪后的矩阵X'。
最后,将矩阵X'转换为图像格式,即可得到去噪后的图像。
bsi背面工艺流程

bsi背面工艺流程BSI(Back-side illumination)背面照明是一种相机背面像元处理结构,也是一种全新的像素处理结构。
BSI背面工艺流程是实现这一结构的关键步骤,下面我将详细介绍BSI背面工艺流程。
首先是制作背面钝化层。
背面钝化层是具有高抗反射、高光散射能力的薄膜,它可以增强图像传感器的光吸收效率。
制作背面钝化层的第一步是在硅衬底上进行氧化处理,形成SiO2层。
然后,通过化学气相沉积(CVD)方法在SiO2层上沉积二氧化硅膜。
最后,采用光刻和湿法腐蚀的方法制作出背面钝化层。
接下来是制作背面金属电极。
背面金属电极是为了增强像元传感器的光电转化效率。
首先,在背面钝化层上利用真空镀膜的方法沉积金属层。
然后,通过使用光刻和湿法腐蚀的工艺步骤,制作出背面金属电极。
制作背面金属电极时需要注意,金属电极的导电性能和抗氧化性能需要达到一定的要求。
然后是背面阴极封装。
背面阴极封装是为了保护和固定背面钝化层和金属电极。
首先,在背面金属电极上进行光刻和湿法腐蚀,形成金属电极的通孔。
然后,在通孔中填充背面封装材料,如树脂。
最后,采用热压封装或者UV固化的方法,固定背面封装材料,完成背面阴极封装。
最后是背面工艺流程的退火步骤。
通过退火可以提高背面金属电极的导电性能和稳定性。
退火时,首先将图像传感器置于高温环境中,然后慢慢降温。
这样可以使金属电极中的晶粒得到重新排列和稳定,提高导电性能和稳定性。
综上所述,BSI背面工艺流程的关键步骤包括制作背面钝化层、制作背面金属电极、背面阴极封装和退火。
这些步骤的完成可以实现BSI背面照明结构,提高图像传感器的光电转化效率和成像质量。
当然,BSI背面工艺流程还有很多细节和技术难题需要解决,这需要科研人员不断努力和创新。
图像处理技术

S2 图像处理S1.1 图像基础知识S1.1.1 图形与图像图像是直接量化的原始信号形式,构成图像的最基本元素是像素点。
一个像素点有若干个二进制位描述,因此图像也叫位图。
图形是指经过计算机运算而形成的抽象化结果,由具有方向和长度的矢量线段构成。
图形的描述不使用像素点数据,而是使用坐标数据、运算关系,以及颜色描述数据,因此图形也称为矢量图。
图像与图形的区别:(1) 图像的数据量相对较大,图形的数据量相对较小。
(2) 图像的像素点之间没有内在联系,在放大与缩小时,部分像素点被丢失或被重复添加,导致图像的清晰度受影响;而图形由运算关系支配,放大与缩小都不会影响图形的各种特征。
(3) 图像的表现力较强,层次和色彩较丰富,适于表现自然的、细节的事物;图形则适于变现变化的曲线、简单的形状、运算的结果等。
S1.1.2 图像分辨率图像分辨率的高低直接影响图像的质量。
图像分辨率的单位是dpi,即每英寸显示的像素点数。
如图像的分辨率为300dpi,则像素密度为每英寸300个。
像素密度越高,图像对细节的表现力越强,清晰度也越高。
根据应用场合不同,选择不同的图像分辨率,如果用于在显示器上观看,图像分辨率设置为96dpi即可,如果用于印刷,图像分辨率至少应设置为150dpi、200dpi、300dpi。
S1.1.3 图像颜色与颜色深度1、图像颜色根据量化的颜色深度不同,图像颜色有两种模式:(1)单色图像(2)彩色图像与灰度图像2、颜色深度S1.2 图像文件S1.2.1 图像文件格式S1.2.2 图像文件的体积与保存1、影响图像文件体积的因素图像文件的体积与图像所表现的内容无关,而只与图像的尺寸、颜色数量,以及数据压缩形式有关。
影响图像体积的因素是颜色深度、画面尺寸和文件格式。
颜色越多,画面尺寸越大,数据量越大;文件格式与压缩算法紧密相关,同样会影响图像文件体积。
2、图像文件体积的计算图像文件体积与组成图像的像素数量和颜色深度有关,计算公式如下:图像文件体积=(图像水平像素数*图像垂直像素数*颜色深度)/8例如,某图像采用24bit的颜色深度,图像尺寸为800*600像素,则图像文件的体积为:S=[(800*600*24)/8]=1440000字节,约合1.37M若图像尺寸为1024*768像素,则图像文件体积为:S=[(1024*768*24)/8]=2359296字节,约合2.25M由此可见,要减少图像文件的体积,在保持图像尺寸不变的前提下,尽可能采用颜色深度低的图像格式。
si pi 知识点

si pi 知识点SIPI知识点SIPI(Signal and Image Processing Institute)是加州大学圣地亚哥分校的一个研究机构,专注于信号处理和图像处理领域。
在SIPI的研究中,涉及到了许多重要的知识点,本文将介绍其中一些重要的知识点。
一、信号处理的基本概念信号处理是指对信号进行采集、传输、处理和分析的过程。
信号可以是任何一种传递信息的形式,比如声音、图像、视频等。
在信号处理中,常用的技术包括滤波、变换、编码和解码等。
滤波是信号处理中常用的技术之一,它通过改变信号的频率特性来实现对信号的处理。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
滤波器可以用于去除噪声、增强信号等。
变换是信号处理中另一个重要的技术,它可以将信号从一个域转换到另一个域。
常见的变换包括傅里叶变换、小波变换等。
变换可以用于信号的分析和压缩等。
二、图像处理的基本概念图像处理是对图像进行采集、传输、处理和分析的过程。
图像是由像素组成的,每个像素都有一个灰度值或颜色值。
在图像处理中,常用的技术包括滤波、变换、分割和识别等。
滤波是图像处理中常用的技术之一,它可以改变图像的频率特性来实现对图像的处理。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
滤波器可以用于去除噪声、平滑图像等。
变换是图像处理中另一个重要的技术,它可以将图像从一个域转换到另一个域。
常见的变换包括傅里叶变换、小波变换等。
变换可以用于图像的压缩和增强等。
分割是图像处理中的一个重要任务,它将图像分成若干个区域,每个区域具有一定的特征。
常见的分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
分割可以用于图像的目标检测和识别等。
识别是图像处理中的一个重要任务,它通过对图像进行特征提取和分类来实现对图像中目标的识别。
常见的识别方法包括模板匹配、神经网络和支持向量机等。
识别可以用于图像的自动检测和识别等。
三、SIPI的研究领域SIPI在信号处理和图像处理领域的研究非常广泛,涉及到了许多重要的研究方向。
光电信息科学与工程在像处理领域的应用

光电信息科学与工程在像处理领域的应用光电信息科学与工程(Photonics and Optoelectronics)是一门涉及光学、电子学和信息科学的交叉学科,研究光的产生、传播、操控以及与电子器件的相互作用。
在像处理(Image Processing)领域,光电信息科学与工程的应用正发挥着重要的作用。
本文将探讨光电信息科学与工程在像处理领域的应用,并介绍其中的几个典型应用案例。
I. 高分辨率图像重构高分辨率图像的重构一直是图像处理中的重要研究领域。
传统的数字图像处理方法在重构高分辨率图像时常常受到限制,往往无法对细节进行完整恢复。
而光电信息科学与工程中的波前传播理论和成像技术为高分辨率图像重构提供了新的解决方案。
利用波前传播理论,可以通过光学装置对图像进行前向传播,将光信号转换为波前信息。
进一步结合高灵敏度的光电子器件,可以准确地捕捉到微小的细节信息,并在数字域中进行处理和重构,从而实现高分辨率图像的重建。
II. 全息投影技术全息投影技术是一种将三维物体信息以全息形式投影到二维平面上的方法。
通过记录光的振幅和相位信息,全息投影可以实现更为真实和逼真的图像呈现。
光电信息科学与工程中的全息成像技术为全息投影提供了强大的支持。
利用全息成像技术,可以在传统光学投影的基础上增加对相位信息的捕捉和重现,从而实现更加真实的三维立体投影效果。
这种投影方式可广泛应用于娱乐、教育和医疗等领域,为用户提供更加沉浸式的视听体验。
III. 光学字符识别光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)是一种通过光电信息处理方法将纸质或图像中的字符信息转换为可识别的数字形式。
光电信息科学与工程中的图像处理和模式识别技术在OCR领域有着广泛的应用。
通过光学字符识别技术,可以对印刷体、手写字体或其它特殊字符进行自动识别,实现文档的电子化处理和存储。
这在文档管理、图书馆信息存储等领域具有重要意义,提高了处理效率和准确性。
电视机新名词解析(一)

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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。