小波多尺度边缘检测技术在地球物理中的应用研究

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1、成都理工学院硕士学位论文小波多尺度边缘检测技术在地球物理中的应用研究姓名：佘方毅申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：贺振华;胡光岷2000.6.1摘要I小波分析成为目前国际上公认的最新时频分析工具，由于其具有“自适应性”和“数学显微镜”特性，成为许多学科共同关注的焦点，在信号处理和信息加工中起着至关重要的作用。j本文探讨了小波分析在信号奇异性分析中的应用，把基于小波分析的数字图像边缘检测技术和地球物理资料处理相结合，提出了地震多尺度边缘检测技术．为地质异常体的识别、裂缝系统预测等提出

2、了新的方法和思路。全文共分三大部分．第一部分通过傅氏变换、短时傅里叶变换和小波变换的对比学习，掌握小波分析的基本理论和方法。第二部分探讨基于小波多尺度分解的数字图像边缘检测技术，分析了小波变换模极大值在多尺度分解下的传播特性，提出了一种数字图像变检测中的滤波尺度自适应调整的方法．第三部分将数字图像边缘检测技术和地球物理相结合，提出了地震多尺度边缘检测技术，为多尺变的地质异常体识别提供了新的思路和方法。{理论模型和实际资料处理结果显示了本文方法的可行性和实用性。广”v一一【关键词】信号分析数字图像

3、边缘检测小波变换多分辨分析模极大值地球物理AbstractWaveletanalysisisinternationallyrecognizeduptotheminutetoolsforanalyzingtime-frequency．Itischieflyduetothe“adaptivefeature’’and“mathematicalmicrotelescopefeature”，waveletanalysisisbecomingafocuspointofmanyscientificbranch

4、es．Inthesignalandinformationprocessing，itplaysanimportantrole．Basedonthestudyofthebasicwaveletanalysistheoryanditsapplicationindigitalimageedgedetection，thispaperputsforwardanewmethodnamedseismicmulti-scaleedgedetectionwhichwilltakebettereffeetinlate

5、raIidentification，fracturereservoirpredictionetc．Thispapercarlbedividedintothreeparts．ThefirstpartprovidesthebasictheoryandmethodwithFourierTramform(FD，ShortTimeFourierTransforill(STFT)andWaveletTransformfWT)．111esecondpartfocusesOntheedgedetectionin

6、digitalimageswithMulti·ResolutionAnalysis(MRA)inWaveletTransforift．ThebehaviorofthemaximummodulusofthesignalinMRAisdiscussedand锄adaptivemethodforscale耐justmentinMRAisbroughtup．ThcthirdpartpresentsthedigitalimageedgedetectionmethodbasedonMRAingeophysi

7、cs．ThismethodnamedSeismicMulti—scaleEdgeDetection(SMED)callbeeasilyappliedtolateralidentificationandfracturereservoirprediction．TheresultsoftheoreticalmodelsstudyandrealdataprocessingprovethatSMEDisfeasibleandpractical．KEYWORDS：sig,叫Analysis，DigitalI

8、mage，EdgeDetection，WaveletTransform，Multi‘ResolutionAnalysis，MaximumModulus，GeophysicsI．1研究目的和意义l前言提高地震勘探信号的信噪比和分辨率一直是地球物理工作者和信号处理工作者不懈努力追求的目标。长期以来，傅里叶分析一直成为大家进行信号频谱分析的主要工具。但是，由于傅里叶方法只能对信号作全局分析，在时间方面无分辨能力，因而不能很好地反映信号的局部特征，使得人们提取和研究信号(特别是非平稳信号)局部细节特征比