利用小波变换进行地震数据压缩

根据Ｍ带小波变换理论,结合地震数据的特征,将Ｍ带小波变换应用于地震数据的压缩处理,提出了地震数据的压缩编码算法。实验结果表明,该方法简单,对地震数据压缩行之有效。     

整数小波变换在海量影像数据库系统建设中的应用研究

在海量影像数据的管理中 ,数据的压缩是关键技术。基于提升方法构造的整数小波变换 ,采用行索引稀疏存储方案 ,可以对海量影像数据进行高保真的压缩。与现有的地理信息系统基础软件平台结合起来 ,进行二次开发 ,可以建立起正射影像数据库系统框架。通过多级索引指针 ,可以实现影像数据的快速调度与显示 ,实时漫游、局部放大和缩小、多分辨显示等操作。     

离散余弦变换(DCT)编码在地震勘探数据压缩中的应用

利用离散余弦变换和游程编码技术相结合进行地震数据体的压缩研究,指出该技术是一种有损压缩技术.对于不同的松散度、信噪比等的数据其压缩比是不同的.在压缩过程中对层间信息和高频成分有一定的损失,损失的程度与数据的压缩比有直接关系.压缩越大,则数据的损失就越严重,压缩比大到一定程度时,数据恢复后就改变了原有的特征,所以一定要取的适度,这与数据的波形误差与频谱形态有关.     

基于测井数据小波变换的层序划分

探讨了小波变换用于测井层序划分的一种方法。在论述了小波变换对信号时频分析的优势后, 介绍了连续小波变换的定义和一般步骤。以鲁西某钻井为例, 对迄今为止所能获得的分辨率最高、连续性最好的测井地质数据, 进行了连续小波变换, 提取小波变换系数的时频色谱信息。在此基础之上, 将不同时间 (深度) 尺度的旋回清晰地展现出来, 并探测到地层序列中不同级别的突变点, 从而实现对鲁西地区石炭二叠系层序、准层序的划分。这些探索为地层层序的划分提供了一种新的思路和有效途径。     

基于边缘特征的遥感影像小波变换融合法

如何将不同空间分辨率遥感影像合理有效地融合在一起,保持原始多光谱影像的光谱特性,提高影像的分类精度和空间分解力,这是遥感影像数据融合处理的热点研究问题。在对原始遥感影像进行小波变换的基础上,提取高空间分辨率影像边缘特征信息,并与原始多光谱影像进行了融合处理。以IRS、SPOT和ETM卫星影像为资料进行实验,结果表明,该方法在提高影像的空间分辨率的同时,能够很好地保持影像的光谱特性,尤其在空间分辨率差异较大的影像融合中,该方法在保持影像光谱特性方面要优于其他的融合方法。     

基于三参数小波变换的地震瞬时属性计算方法及应用

为提高地震瞬时属性的计算精度,针对薄层反射地震信号含有快速变化的振幅和频率分量的特点,研究了新的分析小波即三参数小波,基于三参数小波变换,提出了在相空间计算地震瞬时属性的方法。三参数小波有三个可调参数,对信号做小波分析时有很高的自由度,能够很好地匹配地震子波或给定的有效信号,三参数小波与BMSW小波或其他小波相比,具有更好的时域局部化性质。实际地震资料的应用效果表明,三参数小波变换地震瞬时属性比Hilbert变换瞬时属性有更高的信噪比和分辨率,基于三参数小波变换的地震瞬时属性分析方法是识别薄层砂体的有效手段。     

基于整数小波和非负有序独立成分分析的遥感影像融合

结合ICA算法可以去除高阶冗余信息和IWT具有多分辨率、运算速度快的特性,在非负性条件的约束下,提出一种基于整数小波变换和非负有序独立成分分析(IWT-ONICA)的遥感影像融合方法。将该方法用于全色影像和多光谱影像的融合,数理统计(峰值信噪比、扭曲度、熵等)和目视判读结果表明,该方法融合效果优于其他方法,融合结果更加清晰,可视性更好。     

用MATLAB 实现地震数据的小波变换

小波变换借助于时－频局部分析特性，已经成为地震资料处理中的一种重要工具。作者在阐述其基本原理后，讨论了如何选择小波基（函数），并利用MATLAB语言及小波工具箱，实现了SEG－Y格式地震数据文件的小波分析，取得了令人满意的效果。     

基于小波变换的遥感纹理信息提取

遥感纹理信息是地物空间特征的综合反映,综合纹理信息是进行专题信息提取获取的重要依据.遥感数据具有复杂性、统计性和随机性,同时,遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等高频信息具有一定的方向性;小波变换具有"变焦性"、对称性、正则性等特点,可以较为快速地检测到奇变信号.利用小波变换可以快速、有效地提取遥感纹理高频奇变信息.     

基于小波变换的遥感影像压缩编码

基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量,它的多分辨率特性与人类视觉系统非常相近,小波变换的编码技术被广泛地应用于遥感影像的压缩中。介绍了小波理论的相关知识,着重对嵌入零树小波、等级树分割、小波数据的形态学表示算法等方法进行了详细的论述,并对图像编码技术的发展方向进行了展望。     

基于测井数据小波变换的准层序自动划分

层序地层分析的关键在于不同级别层序界面的识别,准层序是测井层序地层分析的最小基本单元。准层序地层单元的分界面上物理性质变化明显,测井曲线表现为突变,测井数据小波变换能够表征这种突变。以胜利油田某井沙三上亚段第Ⅲ层序为例,选用二次样条小波,对该井段SP测井数据进行二进小波变换,将一维测井数据拓展为二维深度-尺度空间,得到不同尺度上的小波系数曲线。选定最佳分解尺度后,依据小波系数模极值的位置准确识别出准层序的界面,划分的准层序比人工划分的结果更细。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合，并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较，融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

基于Trous小波的影像融合

基于Mallat小波算法的影像融合，由于存在抽取和插值运算，其结果存在一定的相位失真。Trous小波算法通过有限滤波器内插近似，实现对影像数据的无抽取离散小波变换，较好地解决了上述问题。在阐述影像数据融合原理的基础上，给出了基于Trous小波变换的影像融合处理方法和过程。通过对遥感影像数据融合结果的定性定量分析中，认为基于Trous小波的遥感影像数据融合方法，能保持参与融合影像的信息特征，从而获得较好的融合处理结果。     

基于小波变换的盆地沉积-构造波动分析

波动分析是一种定量研究盆地沉积-构造演化的方法.本文分析了滑动窗口法在盆地沉积波动分析数理方法中的诸多不足,采用小波变换的多尺度分解思想对研究区19个点处的信号做了处理,方法是使用db4小波对沉积速率直方图做Level9次分解.结果表明:以东营凹陷616-2点为例做沉积波动分析发现,通过小波变换可以获得能量波(A)、次能量波(n)、沉积演化波(g)和高频波(l)四个分解波,其中周期波n、g、l的周期分别是91、50、14 Ma;平面对比各分解波发现,能量波反映的是盆地沉积的整体趋势和盆内某点的平均沉积速率,次能量波反映的是盆地构造演化周期和断陷结构,沉积演化波反映的是板块聚敛控制下的盆地沉积-剥蚀演化,沉积干涉波反映的是盆地多尺度周期波叠加所呈现的地层沉积速率;空间尺度波动分析表明,一期构造运动会在空间内产生一个特定的构造波,而多个构造波在空间内会有规律地相互干涉,即产生多期构造叠加.     

面向实体的空间数据模型

空间数据模型是地理信息系统(GIS) 研究的基础内容.为适应新一代大型GIS的数据量大, 拓扑关系复杂, 数据种类多等特点, 提出了一种新型GIS数据模型---面向地理实体的空间数据模型.它以实体为基本表达对象, 具有较强的空间和语义表现力, 支持语义表达和转换, 便于实现等优点.从空间数据管理, 概念数据模型等方面详细地介绍了该种数据模型.实践表明, 采用该数据模型, 系统对真实世界的实体表现力将大大增强, 数据组织更加合理.      

小波结合幂次变换方法在边界识别中的应用

在位场数据边界识别传统方法理论的基础上,前人研究了各种场源边界增强技术来提高信噪比和定位精度,但仍然存在受噪声影响大、场源边界不够收敛等问题。本文在传统边界识别方法的基础上进行改进,利用小波变换与传统方法相结合来增强对噪声的压制能力,并且提出了幂次变换法对识别出的边界进行有效收敛。将改进方法与传统方法应用于地质体的边界识别;同时选取3种传统数值计算方法,结合模型数据、四川盆地重力异常数据及朱日和地区磁异常数据进行对比分析。结果表明：小波结合幂次变换法能够有效识别出研究区域内地质体的边界,能很好地起到压制噪声的作用;并且识别出的边界收敛,提高了边界识别的精度,在边界识别中取得了良好的效果。     

基于分数阶傅里叶变换的探地雷达子波提取算法

针对探地雷达子波提取问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的子波提取算法。假设探地雷达地下介质模型为线性系统并是时变的,并且子波在传播过程中不变,把子波和地层信息描述为一个时间的积分形式。分数阶傅里叶变换是酉变换,具有保范性,把子波的提取问题转化为在分数阶傅里叶变换域上的最优滤波问题。对分数阶傅里叶变换的阶数p在(－2,2]范围以1/300为步长进行了搜索,在分数阶傅里叶变换域上找到最优解,最后经过分数阶傅里叶变换反变换得到子波估计的时域信号。仿真实验首先验证了分数阶傅里叶变换最优滤波算法的正确性,然后利用探地雷达实验数据提取了子波,验证了该算法在提取子波中的有效性。     

基于Ricker子波核的支持向量回归方法及其在地震勘探记录去噪处理中的应用

针对地震勘探中强随机噪声的去噪问题,引进支持向量回归方法,提出并证明一种新的Ricker子波核函数。支持向量回归采用核映射的基本思想,基于结构风险最小化原则,将回归问题转化为一个二次规划问题。对单道记录或多道记录中任选道的仿真实验表明,与传统的基于径向基核函数的支持向量回归及褶积滤波方法相比,使用本方法去噪后的同相轴更为清晰,波形恢复得更好,信噪比也较高,因此有可能将其应用于地震勘探记录的去噪处理中。     

基于小波包变换的SAR干涉图去噪研究

基于SAR复干涉图中噪声满足加性噪声模型,提出对复干涉图实部和虚部分别应用小波包软阈值方法的去噪方案。以Daubeachies小波为小波包基函数,对添加了噪声的模拟SAR干涉图进行去噪实验,发现三级小波包分解的去噪效果明显优于一级和二级分解。并进一步对实际的含噪干涉图进行了去噪实验,与小波包软阈值方法直接对干涉图去噪的结果进行了比较。实验结果证实了本文方案的有效性。