基于单程波真振幅分步傅里叶叠前深度偏移方法

这里将单程波真振幅方程与分步傅里叶算子（SSF）相结合,同时还结合了保幅算法和分步傅里叶算法的优点,因此该方法具有计算量小,占内存少,能处理横向变化的速度等优点。并且克服了傅里叶有限差分方法偏移后的振幅都有很大的偏差的不足。与目前广泛应用的常规的分步有限差分叠前深度偏移相比,具有成像精度高,保持地震波动力学特征等优点。在Marmousi模型上成功地进行了真振幅分步傅里叠前深度偏移处理,取得了理想的成像效果。     

一种改进非极大值抑制的Canny边缘检测算法

在传统Canny算法的非极大值抑制过程中,由于对比点的选择存在随意性而导致边缘检测不准确。针对此问题,提出了一种改进非极大值抑制过程的Canny边缘检测算法,利用目标像素点梯度方向周围4个像素点和邻域相关系数,在梯度方向上进行插值,代替传统算法中直接以梯度方向周围的邻近像素点作为对比点,实现新的非极大值抑制过程。通过实验证明：改进的边缘检测算法在边缘检测及虚假边缘抑制的性能方面有所提升。     

利用CFP技术解决复杂近地表问题综述

复杂近地表条件会降低地震数据的质量,通常采用基于地表一致性的时移静校正消除其影响.但静校正与速度是密不可分的,而确定复杂近地表速度是非常困难的.基于CFP技术处理复杂近地表问题时避免了对速度的直接操作,使得静校正和速度的确定相互独立.首先根据叠前数据估算出波场的传播算子,然后依据等时原理在DTS模板中进行算子更新,再用这些更新的算子重建基准面和实现近地表单程时间成像.获得正确的算子振幅也是重建基准面的关键.     

地震波传播的褶积微分算子法数值模拟

为了解决地震波场数值模拟中的速度与精度的匹配及局部信息与全局信息的耦合等问题, 该文借助新推出的基于Forsyte广义正交多项式的褶积微分算子, 将计算数学中的Forsyte多项式褶积微分算子应用到地震波传播的数值模拟中.复杂非均匀介质模型数值模拟结果说明了该方法的可行性和优越性.该方法同时具有广义正交多项式褶积微分算子的高精度和有限差分短算子算法的高速度.通过对算子长度的调节及算子系数的优化, 可同时兼顾波场解的全局信息与局部信息.      

基于Min-Max算子的遥感影像线状地物提取

将模糊数学中极小-极大算子的概念引入到遥感影像线状地物的半自动提取中。实验结果表明该方法能够有效地克服影像上各种噪声的影响,提取速度较快并具有较强的鲁棒性。     

无单元法布点优化的一种新方法

研究了无单元法中单个影响域内的布点形式对误差的影响,提出了半径权值的概念。在经过充分的数值计算后,给出在半径权值对无单元法插值结果的精度的影响值的大小。研究对优化无单元法的节点布置、减小模拟误差有很大的作用,并且使得影响域的大小不再依靠点数的多少来确定,避免了影响域过大的情况和为了单个影响域内有足够多的插值点而使得整体插值点数目过多的弊端。运用单个区域内的插值点健康度的理论,研究了整个区域布点对无单元法模拟函数--滑动最小二乘法模拟精度的影响,并运用遗传算法对整个布点区域上的插值点进行了优化,给出了区域上的优化值。通过一个实例,得到一个具有普遍意义的插值点优化值与插值点密度的关系,并给出无单元法布点的一般性原则。     

一种基于点特征的高精度图像配准方法

提出了一种基于点特征的多源图像高精度配准方法。通过在遥感影像上提取密集特征点,利用多种方法结合进行严格匹配获得同名点对。通过构建不规则三角网分割影像,再利用仿射变换模型实现每个三角形的配准。实验证明了该方法的有效性和较高的适用性。     

非均匀介质中地震波传播的数值模拟

地震波场数值模拟方法多种多样,各种方法都有各自的特点.这里推出一种全新地震波场模拟方法--基于Forsyte广义正交多项式的迭积微分算子法,该方法将计算数学中的Forsyte多项式,应用到地震波传播的数值模拟中,它同时具有广义正交多项式迭积微分算子的高精度和有限差分短算子算法的高速度.通过对算子长度的调节及算子系数的优化,可同时兼顾波场解的全局信息与局部信息.复杂非均匀介质模型数值模拟结果说明了该方法的可行性.将该方法的计算结果与傅氏变换伪谱法、错格高阶有限差分法相比较,结果说明,该方法在波场模拟方面具有较好的发展潜力,并具有自身独到的优越性.     

Representations of inverse covariances by differential operators

In the cost function of three- or four-dimensional variational data assimilation, each term is weighted by the inverse of its associated error covariance matrix and the background error covariance matrix is usually much larger than the other covariance matrices. Although the background error covariances are traditionally normalized and parameterized by simple smooth homogeneous correlation functions, the covariance matrices constructed from these correlation functions are often too large to be inverted or even manipulated. It is thus desirable to find direct representations of the inverses of background error correlations. This problem is studied in this paper. In particular, it is shown that the background term can be written into f dx|Dv(x)|^2, that is, a squared L2 norm of a vector differential operator D, called the D-operator, applied to the field of analysis increment v(x). For autoregressive correlation functions, the D-operators are of finite orders. For Gaussian correlation functions, the D-operators are of infinite order. For practical applications, the Gaussian D-operators must be truncated to finite orders. The truncation errors are found to be small even when the Gaussian D-operators are truncated to low orders. With a truncated D-operator, the background term can be easily constructed with neither inversion nor direct calculation of the covariance matrix. D-operators are also derived for non-Gaussian correlations and transformed into non-isotropic forms.     

利用伴随算子法从岸边潮位站资料估计近岸模式的开边界条件

利用岸边潮位资料来估计潮汐模式的开边界条件的问题进行了讨论和一些数值试验研究.所用方法是基于最优控制理论的伴随算子法.利用模拟的“资料”来求最优的模式开边界条件,使模式结果与“资料”在最小二乘的意义下拟合的最好.数值试验考虑了两个理想化的模式区域.模式是IAP浅水方程模式.通过数值试验可对方法的有效性和局限性进行检验.结果表明伴随算子法在许多情况下可很好估计出潮汐模式开边界条件,并较之传统的方法,有潜力提高潮汐模拟和计算的精度.