【图像检测】基于matlab计算机视觉地质断层结构的自动增强和识别【含Matlab源码 4026期】

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⛄一、计算机视觉地质断层结构的自动增强和识别简介

断层是地质学者研究的重点,是控制矿床、矿体的重要地质构造。由于断层的重要性及其自身结构、构造的复杂性,地质剖面图中的断层多是由专业人员手工绘制。随着三维建模及可视化研究的深入,出现了众多的建模技术[1-9],其中剖面建模法[10-12] 成为一种常用的方法被广泛使用。这种方法需要大量的剖面数据,手工绘制的地质剖面图数量有限,无法满足建模需要,自动生成剖面数据成为一种迫切需求。由于断层原始数据类型的多样性、数量的稀疏性、分布的零散性,断层结构、构造的复杂性,导
致地层的不连续性等多种特性,使自动生成断层,尤其是复杂断层,成为自动生成剖面数据的重点和
难点。
为解决这一问题,笔者对多源原始数据规范化处理后,采用“复原法”,通过对地质构造发育历史进行反演,实现地质剖面图中单一断层模型的构建。在此基础上,进一步研究断层规模、级别、断层与地层、断层与断层间的交切关系等复杂控制因素,提出了复杂断层处理方法,探索地质剖面图中复杂断层自动生成的技术与方法。最后,通过实例验证该方法的有效性。

1 原始断层数据来源及其规范化
1.1 原始断层数据来源

原始断层数据种类繁多、结构复杂,其表现形式、侧重角度、数据准确性和数据精度等各不相同。
依据获取方法的不同,断层原始数据可分为 2 类:实测数据和解释、推测数据。
实测数据是对地质体的形态、物质组成、内部特征及空间关系直接测定所获得的数据,是直接观察或测试分析所获得的结果,这些数据可信度较高。实测数据包括野外地质勘察获取的断层要素数据、野外地质图等;勘探工程中获取的钻孔岩心数据、坑道数据等;经地形测量绘制的地形图等。解释、推测数据是对原始数据加工、处理得到的结果,从某种意义上,它是模糊数据,存在着多解性。这类数据包括遥感测量获取的遥感图片、航空测量获取的航空图片、以及由物探、化探资料解释得到的地震剖面、测井剖面等。
原始数据的多来源致使其具有多源性、离散性、多精度性、多解性和不确定性等特性。一方面,它
们可能独立描述断层的某些特性,也可能相互补充共同描述断层的几何形态及空间属性;另一方面,
由于存在人工推测和解释,多源数据间也可能存在冲突和矛盾。因此,充分利用“实测数据”,结合“解
释、推测数据”,遵循基本地质规律,剔除不合理的数据成分,解决数据的冲突及矛盾,实现多源数据
的规范化处理,是完成断层构建的前提与基础。

1.2 断层数据规范化处理
数据规范化处理就是对获取的原始数据进行分类、概化、转换等操作,按照不同的方式进行存储,便于计算机读取及处理。经规范化后的常见断层地质数据,按数据类型可划分为字符型数据、数值型数据和图形数据 3 类。

1.2.1 字符型数据
字符型数据是定性数据的表现形式,也可以是定量数据的概括和归纳。这种数据主要用汉字、字母
或数字字符的形式表示,采用数据表的形式描述。断层相关属性数据采用此类型描述。
a. 断层要素数据表,主要字段为:断层名称、断层索引号、断层性质、断层级别、断层属性、走向、倾向、倾角、水平断距和垂直断距等。
b. 分段断层数据表,主要字段为:断层索引号、拐点坐标(x、y、z)、该段断层走向、倾向、倾角、
水平断距和垂直断距等。
c. 断层图件数据表,主要字段为:图件名称、对应地层顺序号、断层索引字段名、断距对应字段名、是否同时包含上下盘交面线等。

1.2.2 数值型数据
数值型数据是定量数据的表现形式,也可以是定性数据的转换形式,主要用数字来表示,也采用数据
表的形式描述。钻孔岩心类数据采用此类型描述。
a. 斜井采样数据表,主要字段为:岩心代号、斜井段长度、井斜角(指天顶角)、井斜方位角,对应地层顺序号等。
b. 直井采样数据表,主要字段为:岩心代号、顶板 x、y、z 坐标、岩心段厚度和对应地层顺序号等。

1.2.3 图形数据
图形数据是指以图形方式记录下来的数据。图形型数据可以是那些观测时直接以图形形式记录下来的数据,例如:用数字地震和数字测井数据形成的剖面图和曲线图;也可以是地质勘查过程中经过编绘处理形成的各种纸质图件,例如:地质图、地形图、剖面图、等高线图等。这些图件需要通过一些硬件设备(如激光扫描仪等)把它们传送到计算机内,以文件形式存储。之后,利用 CAD、GIS 或其他辅助软件对它们进行矢量化,转换为矢量化图形,以shapefile 等文件的形式存储,便于系统读取和使用。本文即是针对这些基本数据展开研究,规范化处理后的原始数据主要包括数据库(字符型数据及数值型数据)和矢量化图形文件。

2 单一断层模型的构建方法
断层模型的构建方法很大程度上依赖于原始数据的种类、精度、准确性、数量及断层自身的规则程度。下面介绍直线断层及不规则断层的构建方法。

2.1 直线断层模型的构建方法
直线断层形态简单、规则,倾向、倾角、断距等属性特征恒定。直线断层可以通过少数断层控点
及断层相关属性数据进行推测,实现剖面图中断层线的求解,武强等提出了一种有效的方法[13]。如
图 1 所示,从矢量图中提取某断层的两控制点 P1(x1, y1, z1), P2(x2, y2, z2),P P1 2JJJJG 为断层走向,θ 为断层倾角,可以产生两个对称的断层面。
依据断层倾向,确定 P1P2 决定的断层面方程。该断层面方程与剖面线所在平面方程联立求解,即
可求出断层线方程,建立直线断层模型。

2.2 不规则断层模型的构建方法
不规则断层指形态不规则,且在不同部位倾向、倾角、断距等属性特征变化的断层。剖面图中不规则
断层模型的构建,需要依据钻井岩心数据、断层属性数据、已知剖面矢量数据、不同层位的断层交面线数据等,通过复原法完成。复原法是对地层的发育历史进行反演,将地层恢复到原始连接状态,然后计算出地层层面与断层面的交线,即断层线。以此断层线为基础,根据断层的断距及相关参数,分别调整断层两侧的地层线,最终将地层复原为断层切割后的状态。复原法的推断原则是依据基本地质规律及断层发展规律,充分考虑断层与被切割地层间的关系;推断以“实测数据”做主,尽可能多地结合其他“推
测、解释数据”进行推断;若原始数据本身存在矛盾或冲突,以可信度高的数据为准;描述同一对象的
数据,若精度不同(同时存在 2D 数据或 3D 数据),先统一精度,再进行运算。

2.2.1 断层线推断算法
不规则断层形态复杂,需分段处理。分段原则是尽可能保证各段中断层的属性特征一致。每一段中优先分析断层在重要地层层位(如矿层等)上的属性特征及形态变化,推断出剖面图中该层位处断层点的三维坐标。再综合考虑断层的整体形态及属性特征,完成整条断层线的推断。地质剖面图中断层线的推断流程一般包括以下
步骤:
a. 原始地质数据规范化处理 将不同类型和精度的原始地质数据整理成系统能够读取的标准格
式,存储在相应数据表及.shp 类文件中。
b. 计算断层点 2D 坐标 分析重要层位(矿层)中 2D 断层交面线与剖面线的交切关系,计算该层
位中断层点的 2D 坐标。
c. 推算断层点 3D 坐标 依据各层位岩心 3D 坐标及等高线矢量数据,推算该层位中断层点 3D 坐标。
d. 连接形成断层线 依据断层要素数据及上述重要层位的断层点,合理连接,形成剖面图中的断层线。
在断层线的推断算法中,断层交面线矢量数据尤为重要。断层交面线反映了断层切割的地层及其形态,最上、最下断层交线之间的范围即为断层的作用范围;断层两盘对应层面与断层交线之间的相对关系反映了断层的性质,它们之间的距离反映了断层的位移大小。同一盘地层断层交线之间的关系。

体现了地层的空间叠置关系。因此,断层交线及其相互关系体现了断层面的结构特征,它在刻画断层
及地层的空间几何形态和属性方面意义重大,须逐层求取。

2.2.2 断距的处理方法
同一条断层,在不同的部位因受力不同,两盘位移距离不同,即断距会有很大差异。概括起来,断层断距的变化有等断距和变断距两种情况。变断距的情况又分为两类:a. 断距渐变,即断距以递增或递减的方式连续变化;断距渐变的一种特殊情况是断层尖灭,即断层在中间部位的断距为最大值,向两端点处逐渐减小,直至为 0。b. 断距突变,即断距在某区域为恒定或渐变,但在某一位置突然发生陡增或陡减,之后又恢复恒定或渐变状态。断距渐变的情况,可以根据已知点的断距,采用三次样条插值法计算出断层上任意一点的断距。

⛄二、部分源代码

load(‘data.mat’);

figure;
colormap(‘gray’);
imagesc(Y_cord,X_cord,DataSR);
title('ѡ ');
axis xy;

fsize = 8;
H = fspecial(‘gaussian’, fsize, 2);
blurredDataSR = imfilter(DataSR,H,‘replicate’);
[Asp,Slope] = getSlopeAndAspect(blurredDataSR,5,5);
[~,DSlope] = getSlopeAndAspect(Slope,5,5);
[DAspect] = getSlopeOfAspect(Asp,5,5);

FDSlope = imfilter(DSlope,H,‘replicate’);
FDAspect = imfilter(DAspect,H,‘replicate’);

%Fault Enhancement image
I = (Slope.2.*FDSlope.1.*FDAspect.1).(1/4);

figure;
imagesc(Y_cord,X_cord,Slope);
title(‘Slope’);
axis xy;

figure;
imagesc(Y_cord,X_cord,Asp);
title(‘Aspect’);
axis xy;

figure;
imagesc(Y_cord,X_cord,I);
colormap(‘gray’);
title(‘Fault Enhancement image’);
axis xy;

%parameters for step Filtering
grammes = 20;
Step_Filter_step = pi/18; %angle step
Step_Filter_DTheta = [0:Step_Filter_step:pi-(Step_Filter_step)];
Step_Filter_Dbw = [2 4 6]; %vector of width of main wave
I = Slope;
%step Filtering
[Y]= step_Filtering(I,grammes, Step_Filter_DTheta,Step_Filter_Dbw,1);

%detection of all faults from Y - BW may contains fault faults
[BW,plotSkel] = getFaultDetection(Y,DataSR);

%detection of strong faults

BWorig = BW;

C = bwconncomp(BW);
RS = regionprops(C,‘Area’,‘Orientation’,‘Centroid’);
L = length(RS);
area = [RS(1:L).Area];
Map = bwlabel(BW, 8);

RS_Y = regionprops(C,Y,‘PixelValues’);

feat = zeros(L,2);%features

for i=1:L,
vec = RS_Y(i).PixelValues;
feat(i,1) = sum(vec);
end
feat(:,2) = feat(:,1);
sv = sort(feat(:,1),‘descend’);
%
% parameter for selection the NUMBER OF Faults
%
NUMBER_OF_Faults = round(0.3*length(sv));
Thresh = sv(NUMBER_OF_Faults);

Labels = find(feat(:,1) >= Thresh);

%Plots Detected regions on Depth
[plotH,~] = plotNewColorMap2(Y,DataSR,Map,Labels,‘Strong faults’,Y_cord,X_cord);

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]陈嶷瑛,李文斌,武 强,朱群英.地质剖面图中复杂断层的自动生成方法[J].煤田地质与勘探. 2010

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用

1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题(TSP)
4.1.1 单旅行商问题(TSP)
4.1.2 多旅行商问题(MTSP)
4.2 车辆路径问题(VRP)
4.2.1 车辆路径问题(VRP)
4.2.2 带容量的车辆路径问题(CVRP)
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题(DCTWVRP)
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题(DCVRP)
4.2.5 带距离的车辆路径问题(DVRP)
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题(ETWVRP)
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题(MCVRP)
4.2.4 带距离的多车辆路径问题(MDVRP)
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题(SDVRP)
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题(TWCVRP)
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题(TWVRP)
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843620.html

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原文地址:https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/136418930

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