CN102937725B - 一种基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法，该方法用于位场(重力场和磁场)异常确定地质体边缘位置的研究中。本方法通过改进的共生矩阵计算、过渡区异常范围确定、阈值化对比度的计算、相叠合信息的提取、阈值化对比度与相叠合信息的融合处理和重磁数据处理结果判断等步骤来实现了地下异常体的边缘位置的判断。本发明首次将阈值化对比度与相叠合信息融合；通过增强过渡区从而确保边缘位置，同时能利用相叠合信息对微弱异常的敏感性。本方法能凸显边缘异常，揭示细微差异，具有准确性高、分辨力强的优点。

Description

一种基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法

技术领域

本发明属于地球物理勘探技术领域，涉及一种基于过渡区与相叠合的位场(重力场和磁场)异常的边缘增强方法，可用于确定对应地质体的边缘位置，从而可以有效地对地下地质体进行精细描述。

背景技术

应用地球物理资料进行地下地质体边缘的精确定位，是地质-地球物理解释中的一项重要工作，它不仅可以刻划岩性的变化，还可以提供有关构造体系、变形样式等丰富的地下地质信息。在研究地质目标体的横向不均匀性特别是地质目标体的边缘位置时，地球物理勘探方法中的重力位场和磁力位场具有独特的优势。重力勘探是利用重力仪在野外观测地下物质密度差异引起的重力异常，以查明地下的地质构造和岩性异常体。磁法勘探则是利用磁力仪在野外观测地下物体磁性差异引起的磁力异常，以查明地下的地质构造和磁性异常体。

地质目标体边缘通常是指断裂构造线、不同地质体的边界线等，实际上是具有一定密度或磁性差异地质体的分界线。由于研究地区往往构造演化复杂，许多重要的位场异常(或称重磁异常)边缘信息已被淹没在多次构造叠加场信号中。例如，当岩体或断裂的规模比较小，埋藏很深(隐伏)时，其边缘可能不具有明显的重力、磁力异常特征。因此，需要发展有效的弱异常增强与识别(检测)技术，以便获取准确的边缘信息。这是位场研究中的一个重要课题。

在地质体的边缘位置及其附近，重力、磁力异常变化率较大，这是所有边缘识别和增强方法的基础。目前利用重、磁位场识别地质体边缘的方法主要可分为数理统计、数值计算和其他三大类。或者可以划分为这样四类：基于水平导数和垂直导数及其组合的方法，基于梯度的方法，基于局部相位的方法，其他方法。这些方法的共性是通过对重磁数据进行变换处理，在变换域中突出异常梯度带、线性特征、异常扭曲等，能以半自动的方式且仅需要少数假定就可能获取边缘信息。然而，这些方法或多或少地存在一些问题，例如传统的梯度类方法易受干扰的影响，使得计算的边缘混乱，而且由于叠加异常的影响异常较弱时很难识别场源边界；由于倾斜边缘、不规则边缘的存在，以及不同埋深、数据精度、网格间距等因素的影响，异常体的边缘反映到重磁异常上有时表现为“模糊化”的边缘。边缘的“模糊化”再加上水平导数、垂向导数及梯度方法自身的局限性，会造成这些常规处理方法常常不能准确地确定边缘。

在《CanadianJournalofRemoteSensing》2009年发表的《Theutilityofpotentialfieldenhancementsforremotepredictivemapping》一文中，Pilkington和Keating比较了12种不同的位场异常边缘检测方法，他们认为：没有一种方法能够准确地定位所有类型异常源的所有边缘。在图像处理领域中，国内外一些学者认为：因图像质量、分辨率等因素，数字图像中的目标体与背景之间存在着“过渡区”，具有一定宽度，目标体的边缘位于过渡区之内；过渡区的存在导致梯度类、导数类方法往往不能准确地定位边缘。在地球物理位场领域，异常边缘的“模糊化”是否也意味着过渡区的存在？关于这一问题目前尚未见到公开发表的认识，位场过渡区的研究尚未开展。

因位场本身是叠加效应的特点，加上目标埋深、数据精度、网格间距等因素的影响，异常边缘有时会表现为弱异常，或者与其它异常特征差异不明显。这时常规的梯度类、导数类方法不能有效地增强或检测出边缘。在《JournalofComputerVisionResearch》1999年发表的《Imagefeaturesfromphasecongruency》中，提出图像中的阶状边缘、线条等特征对应于傅里叶分量最大相位处，据此得出认识：利用相叠合能提取图像特征，并且效果明显优于梯度类方法。位场异常边缘是否也具有类似的相叠合特征？相叠合信息能否应用于位场异常边缘的增强处理中？根据目前国内外公开发表的文献及其它媒介，迄今为止尚未开展这类研究。

发明内容

本发明的目的是为了增强地下地质目标体的位场边缘异常，针对目前国内外常用方法不适用于“模糊化”边缘的局限性，提出一种基于过渡区和相叠合的边缘增强方法。该方法既基于位场数据的特性，能增强过渡区从而确保边缘位置，又能利用相叠合信息提高对细微异常差异的探测能力，同时克服相叠合对噪音敏感的不足。

本发明的目的是通过下述技术方案来实现。

基于过渡区与相叠合的地球物理位场异常边缘增强方法，由八个关键步骤实现：

(1)在工区利用重力仪或磁力仪在野外采集重力或磁力资料即重磁数据资料。

(2)对野外采集的重磁数据资料进行各种常规校正及改正，得到网格重磁数据矩阵A。

(3)改进的共生矩阵计算

针对位场异常特征，对共生矩阵的计算进行了两个方面的改进：一是仅考虑计算窗口中心点与窗内其它点的共生对(A_o(x，y)，A_a(x，y))；二是根据共生对的间距值d对共生对进行加权处理，以突出最邻近点的共生概率；那么，网格重磁数据矩阵A改进后的共生矩阵C(i，j，d，θ)由下式计算：

$C(i,j,d,\mathrm{\θ})=\underset{x=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{\ϵ}=\sqrt{{\mathrm{\Δx}}^2+{\mathrm{\Δy}}^2}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\δ}(i,A_o(x,y))\mathrm{\δ}(j,A_a(x+\mathrm{\Δx},y+\mathrm{\Δy}))*h,i,j\∈[\min A,\max A]$

其中：x，y分别是重磁资料的平面网格点坐标，m是网格重磁数据矩阵A的横向网格点个数，n是纵向网格点个数；i和j是异常值，其数值范围介于最小异常值minA与最大异常值maxA之间；d是共生对(A_o(x，y)和A_a(x，y))的间距，即窗口中心点A₀与窗内其它点A_a之间的网格点数；θ是共生对的方向角度，取值为0°，45°，90°，135°，180°，225°，270°，315°；h是权系数，与共生对的间距d有关，h＝1/d；计算窗口的大小依据重磁数据的尺度(网格点个数)而定，重磁数据尺度大，计算窗口可取3×3，5×5，或7×7，尺度小，取3×3。

(4)过渡区异常范围确定

网格重磁数据矩阵所显示的过渡区异常特征，是异常体边缘位于具有一定宽度(1个或几个网格间距)、“模糊”的区域之内(“模糊”在本领域的解释与图像处理中一样)，在共生矩阵空间里，过渡区是分布于矩阵对角线之外的区域，即对应的共生对A_。(x，y)和A_a(x，y)(异常值分别为i和j)其差值|i-j|≥thr；阈值其中C’(i，j)代表特殊化的共生矩阵，即对应于i≠j的C(i，j)。

阈值thr分为全局阈值Gthr和局部阈值Lthr两种，针对网格重磁数据整体矩阵的阈值是全局阈值，对应于计算窗口的阈值是局部阈值。全局阈值Gthr用于强调主要异常特征的情况，如增强深大断裂、边界带等异常；局部阈值Lthr用于需获取局部细节、需精细处理的情况。

(5)阈值化对比度的计算

根据步骤(3)得到的共生矩阵和步骤(4)确定的阈值，得到改进后的共生矩阵统计量——阈值化对比度Con，

$\mathrm{Con}\left(A\right)=\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{(i-j)}^{2}C(i,j)=\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{p}^{2}C(i,j),|i-j|\≥\mathrm{thr}$

C(i，j)同上式中的C(i，j，d，θ)，是网格重磁数据矩阵A的改进共生矩阵；s是网格重磁数据矩阵A的最大异常值。当|i-j|＜thr，Con＝0。阈值化对比度以沿重磁数据网格点逐一移动的窗口内计算，计算结果能突出异常梯度带、陡变带、异常分界线等。

(6)相叠合信息的提取

利用从对数二维Gabor小波计算得出的二维相叠合信息PC，提高对弱异常或细微差异的探测能力；PC

用下列公式计算：

其中：o代表方位的编号，可取6个值；e代表小波尺度，3≤e≤6；W_o(x)是频率伸展的加权因子；G_eo(x)是某个给定小波尺度e的变换幅值；μ是数值很小的常数，其用途是避免上式中除数为零；T_o是估计的噪音影响因子；φ_eo(x)是相位角偏差，数值范围是[0，π/2]，是平均相位角。

(7)阈值化对比度与相叠合信息的融合处理

将阈值化对比度Con与相叠合信息PC做基于局部熵度的加权融合处理，得到处理后的数据矩阵R，以用于增强异常边缘；融合处理公式如下：

R(x，y)＝w₁Con(x，y)+w₂PC(x，y)

其中：w₁与w₂是权重值，依据局部熵度而定；当阈值化对比度Con的局部熵度大于相叠合PC的局部熵度时，w₁＞w₂，例如，w₁＝0.8，w₂＝0.2，否则w₁＜w₂，w₁＝0.2，w₂＝0.8。

(8)重磁数据处理结果判断

网格重磁数据矩阵A经过步骤(2)、(3)、(4)、(5)、(6)、(7)的处理后，在结果数据矩阵R中异常梯度带、线性特征、异常扭曲等凸显为高值，这些异常通常指示为边缘，而其它异常表现为中等值或低值，从而实现了边缘的增强显示；结合研究区地质及其它地球物理资料，判别地下异常体的边缘位置。

本发明对比已有技术具有以下创新点：

(1)认为位场异常目标体与其背景场之间存在着过渡区，而异常体边缘位于这个具有一定宽度的过渡区里。边缘的“模糊化”现象正说明了过渡区的存在。确定了异常的过渡区，可避免边缘的遗漏识别，从而提高了识别的准确性。

(2)将共生矩阵引入到位场异常过渡区的检测中，并针对位场异常的特征，对常规共生矩阵的计算做了两个方面的改进，使其更适合于位场异常边缘的探测。

(3)为了增强过渡区，提出了基于改进的共生矩阵统计量——阈值化对比度。

(4)将相叠合信息引入到位场异常的边缘增强处理中，提高了对异常细微差异或不均匀性的探测能力。

(5)通过阈值化对比度与相叠合信息的融合处理，既利用了阈值化对比度对过渡区的分辨力、相叠合对细微差异的探测能力，又克服了相叠合对噪音敏感的局限性，，从而实现位场边缘异常的有效增强。

本发明对比已有技术具有以下显著优点：

(1)基于过渡区的阈值化对比度与相叠合信息的结合提高了位场边缘识别的准确性。

(2)能获取丰富的异常细节信息，显著提高了位场资料的解释能力，有利于资料的综合解释。

附图说明

图1为该发明的处理解释流程图；

图中：模块1.位场网格数据输入接口；模块2.改进的共生矩阵计算；模块3.过渡区异常范围确定；模块4.相叠合信息的提取；模块5.阈值化对比度计算；模块6.阈值化对比度与相叠合的融合处理；模块7.处理结果输出；模块8.研究区地质资料分析；模块9.异常边缘分析。

图2为一简单模型示意图；

图3为图2模型应用常用方法——水平总梯度模的边缘增强结果示意图；

图4为图2模型应用本发明方法的边缘增强结果示意图；

图5为黄骅坳陷及周边地区布格重力异常示意图；

图6为图5数据应用常用方法——水平总梯度模的边缘增强结果示意图；

图7为图5数据应用本发明方法的边缘增强结果示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的基本思想是利用过渡区和相叠合，实现位场异常的边缘增强处理(“模糊”处理在本领域的解释与图像处理中一样)。

实施例1

附图2所示是一个简单模型，圆周内部包含一个“十”字。该模型不同于地球物理重磁数据，其边缘特征也区别于重磁异常边缘。但是根据所截取的剖面，模型中的边缘类似于重磁异常的一种特例——即两侧物性(密度或磁性)差异很大、浅层的垂直接触面。

对附图2的简单模型进行了两种边缘增强处理：水平总梯度模和本发明方法。水平总梯度法是重磁数据处理中很常用的一种方法，模型处理结果见附图3。按照发明内容所述的8个步骤，根据附图₁所示的处理流程图，基于过渡区和相叠合的边缘增强具体实现过程为：

(1)数据输入(模块1)：模型数据按照重磁数据的格式，即以图中各像素点的横向坐标、纵向坐标、幅值三列数据，或者以网格数据的排列方式，作为模块1中的输入口。由于是模型数据，本实施例中将网格重磁数据矩阵A改称为网格数据矩阵A。

(2)改进的共生矩阵计算(模块2)：针对位场异常特征，对共生矩阵的计算进行了两个方面的改进：一是仅考虑计算窗口中心点与窗内其它点的共生对(A_o(x，y)，A_a(x，y))；二是根据共生对的间距值d对共生对进行加权处理，以突出最邻近点的共生概率；那么，网格数据矩阵A改进后的共生矩阵C(i，j，d，θ)由下式计算：

$C(i,j,d,\mathrm{\θ})=\underset{x=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{\ϵ}=\sqrt{{\mathrm{\Δx}}^2+{\mathrm{\Δy}}^2}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\δ}(i,A_o(x,y))\mathrm{\δ}(j,A_a(x+\mathrm{\Δx},y+\mathrm{\Δy}))*h,i,j\∈[\min A,\max A]$

其中：x，y分别是重磁资料的平面网格点坐标，m是网格重磁数据矩阵A的横向网格点个数，n是纵向网格点个数；i和j是异常值，其数值范围介于最小异常值minA与最大异常值maxA之间；d是共生对(i和j)的间距，即窗口中心点A₀与窗内其它点A_a之间的网格点数；θ是共生对的方向角度；h是权系数，与共生对的间距d有关，h＝1/d。

对本模型数据，计算窗口取为3×3大小，d＝1，共生对的方向角度取0°、45°、90°、135°，由此得到模型的共生矩阵。

(3)过渡区异常范围确定(模块3)：在共生矩阵空间里，过渡区是分布于矩阵对角线之外的区域，即对应的共生对i和j其差值|i-j|≥thr；阈值其中C’(i，j)代表特殊化的共生矩阵，即对应于i≠j的C(i，j)。针对整体网格数据矩阵的阈值是全局阈值Gthr，对应于计算窗口的阈值是局部阈值Lthr。

(4)阈值化对比度的计算(模块5)：根据模块2得到的共生矩阵和模块3确定的阈值，得到改进后的共生矩阵统计量——阈值化对比度Con，

$\mathrm{Con}\left(A\right)=\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{(i-j)}^{2}C(i,j)=\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{p}^{2}C(i,j),|i-j|\≥\mathrm{thr}$

C(i，j)同上式中的C(i，j，d，θ)，是网格数据矩阵A的改进共生矩阵；s是网格数据矩阵A的最大异常值。当|i-j|＜thr，Con＝0。阈值化对比度以沿数据网格点逐一移动的窗口内计算，计算结果能突出异常梯度带、陡变带、异常分界线等。

(5)相叠合信息的提取(模块4)：利用从对数二维Gabor小波计算得出的二维相叠合信息PC，提高对弱异常或细微差异的探测能力；PC用下列公式计算：

其中：o代表方位的编号，可取6个值；e代表小波尺度，3≤e≤6；W_o(x)是频率伸展的加权因子；G_eo(x)是某个给定小波尺度e的变换幅值；μ是数值很小的常数，其用途是避免上式中除数为零；T_o是估计的噪音影响因子；φ_eo(x)是相位角偏差，数值范围是[0，π/2]，是平均相位角。

(6)阈值化对比度与相叠合信息的融合处理(模块6)：将阈值化对比度Con与相叠合信息PC做基于局部熵度的加权融合处理，得到处理后的数据矩阵R，以用于增强异常边缘；融合处理公式如下：

R(x，y)＝w₁Con(x，y)+w₂PC(x，y)

其中：w₁与w₂是权重值，依据局部熵度而定；当阈值化对比度Con的局部熵度大于相叠合PC的局部熵度时，w₁＞w₂，否则w₁＜w₂。

对本模型数据，w₁＝0.7，w₂＝0.3。

(7)处理结果输出(模块7)：将模块6的融合处理结果输出，显示为影像图，便于做边缘分析。

(8)模块8，因本实施例中涉及的只是模型，并非实际重磁数据，因此没有用到此模块。

(9)模块9，根据输出的处理结果，进行边缘分析。如附图3所示，水平总梯度方法所提取的圆周边缘不清晰、不连续，中部“十”字边缘为双边缘。本发明方法能准确地增强显示附图1中圆周和“十”字的边缘位置，附图4的结果明显优于附图3。

实施例2

对附图5所示的黄骅坳陷及周边地区布格重力异常数据进行了边缘增强处理。基本过程是将实际测量仪器取得的数据进行校正等初步处理后，作为模块1的数据输入，进行基于过渡区与相叠合的重磁异常边缘增强处理，最后结合研究区实际地质资料，进而取得有别于现有技术的技术效果。由于本实施例使用的仅是重力数据，以下将网格重磁数据矩阵A改称为网格重力数据矩阵A。

(1)数据输入(模块1)：取得研究区重力异常数据，进行各种常规校正及改正，得到网格重力数据矩阵A，作为模块1中的输入口。重磁数据异常值整体做变换，A＝q₁*(A±|q₂|)，q₂是原网格重力数据矩阵A的最小异常值，小于0时取加号，大于0是取减号，q₁为10的整数幂，以避免共生矩阵计算中异常信息的丢失。本项研究采用的重力数据间隔为2km×2km，高斯投影。布格重力异常数据由大港油田与中国科学院环渤海布格重力异常数据拼合而成。

(2)改进的共生矩阵计算(模块2)：针对位场异常特征，对共生矩阵的计算进行了两个方面的改进：一是仅考虑计算窗口中心点与窗内其它点的共生对(A_o(x，y)，A_a(x，y))；二是根据共生对的间距值d对共生对进行加权处理，以突出最邻近点的共生概率；那么，网格重力数据矩阵A改进后的共生矩阵C(i，j，d，θ)由下式计算：

$C(i,j,d,\mathrm{\θ})=\underset{x=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{y=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{\ϵ}=\sqrt{{\mathrm{\Δx}}^2+{\mathrm{\Δy}}^2}}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\δ}(i,A_o(x,y))\mathrm{\δ}(j,A_a(x+\mathrm{\Δx},y+\mathrm{\Δy}))*h,i,j\∈[\min A,\max A]$

其中：x，y分别是重磁资料的平面网格点坐标，m是网格重力数据矩阵A的横向网格点个数，n是纵向网格点个数；i和j是异常值，其数值范围介于最小异常值minA与最大异常值maxA之间；d是共生对(i和j)的间距，即窗口中心点A₀与窗内其它点A_a之间的网格点数；θ是共生对的方向角度；h是权系数，与共生对的间距d有关，h＝1/d。

对该研究区的网格重力异常数据，计算窗口大小为5×5，窗口中心点与邻近点的间距d为1和2(取2时，共生矩阵作加权处理)，共生对的方向角度取值0°，45°，90°，135°，180°，225°，270°，315°，由此得到模型的共生矩阵。

(3)过渡区异常范围确定(模块3)：在共生矩阵空间里，过渡区是分布于矩阵对角线之外的区域，即对应的共生对i和j其差值|i-j|≥thr；阈值其中C’(i，j)代表特殊化的共生矩阵，即对应于i≠j的C(i，j)。针对整体网格重力数据矩阵的阈值是全局阈值Gthr，对应于计算窗口的阈值是局部阈值Lthr。

(4)阈值化对比度的计算(模块5)：根据模块2得到的共生矩阵和模块3确定的阈值，得到改进后的共生矩阵统计量——阈值化对比度Con，

$\mathrm{Con}\left(A\right)=\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{(i-j)}^{2}C(i,j)=\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{s}{\mathrm{\Σ}}}{p}^{2}C(i,j),|i-j|\≥\mathrm{thr}$

C(i，j)同上式中的C(i，j，d，θ)，是网格重力数据矩阵A的改进共生矩阵；s是网格重力数据矩阵A的最大异常值。当|i-j|＜thr，Con＝0。阈值化对比度以沿重力数据网格点逐一移动的窗口内计算，计算结果能突出异常梯度带、陡变带、异常分界线等。

(5)相叠合信息的提取(模块4)：利用从对数二维Gabor小波计算得出的二维相叠合信息PC，提高对弱异常或细微差异的探测能力；PC用下列公式计算：

其中：o代表方位的编号，可取6个值；e代表小波尺度，3≤e≤6；W_o(x)是频率伸展的加权因子；G_eo(x)是某个给定小波尺度e的变换幅值；μ是数值很小的常数，其用途是避免上式中除数为零；T_o是估计的噪音影响因子；φ_eo(x)是相位角偏差，数值范围是[0，π/2]，是平均相位角。

(6)阈值化对比度与相叠合信息的融合处理(模块6)：将阈值化对比度Con与相叠合信息PC做基于局部熵度的加权融合处理，得到处理后的数据矩阵R，以用于增强异常边缘；融合处理公式如下：

R(x，y)＝w₁Con(x，y)+w₂PC(x，y)

其中：w₁与w₂是权重值，依据局部熵度而定；当阈值化对比度Con的局部熵度大于相叠合PC的局部熵度时，w₁＞w₂，否则w₁＜w₂。

对研究区的重力数据，w₁＝0.85，w₂＝0.15。

(7)处理结果输出(模块7)：将模块6的融合处理结果输出，显示为影像图，便于做边缘分析。

(8)模块8，将黄骅坳陷及周边地区的有关地质资料进行分析，取得主要断裂分布信息。

(9)模块9，根据模块7和模块8的结果，进行边缘分析。

相比于水平总梯度方法(附图6)，该方法利用了局部阈值化对比度和相叠合信息，能更准确地识别出边缘异常并增强显示，如附图7所示。并且结果与该研究区地质地球物理综合解释结果吻合较好，清晰地指示了沧县断裂带、唐山断裂、羊二庄断裂、张家口-蓬莱断裂带、沿岸断裂带等。直观、有效地突出了梯度带、陡变带及异常边界，提供了丰富的细节信息，有利于解释人员对异常进行分析。

此实施例通过一系列的措施实现了简单模型与实际数据的位场异常边缘增强处理，利用了共生矩阵统计量(对比度)与相位(相叠合信息)，与常规方法相比，具有更高的准确性和分辨能力。

显然上述实施例仅为清楚的说明本发明所做的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上，还可以做出其他不同形式的变化或变动，这里无需也无法对所有实施方式予以穷举。由此所引申的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (7)

1.一种基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法，其包括下面步骤：

1)在工区利用重力仪或磁力仪在野外采集重力或磁力资料，即重磁数据资料；

2)对野外采集的重磁数据资料进行各种常规校正及改正，得到网格重磁数据矩阵A；

3)改进的共生矩阵计算：针对位场异常特征，对共生矩阵的计算进行了两个方面的改进：一是仅考虑计算窗口中心点与窗内其它点的共生对(A_o(x，y)，A_a(x，y))；二是根据共生对(A_o(x，y)，A_a(x，y))的间距值d对共生对(A_o(x，y)，A_a(x，y))进行加权处理，以突出最邻近点的共生概率；经过处理后的网格重磁数据矩阵A改进后的共生矩阵C(i，j，d，θ)由下式计算：

其中：x，y分别是重磁资料的平面网格点坐标，m是网格重磁数据矩阵A的横向网格点个数，n是纵向网格点个数；i和j是异常值，异常值的数值范围介于最小异常值minA与最大异常值maxA之间；d是共生对(A_o(x，y)和A_a(x，y))的间距，即窗口中心点A₀与窗内其它点A_a之间的网格点数；θ是共生对的方向角度；h是权系数；

4)过渡区异常范围确定：网格重磁数据矩阵所显示的过渡区异常特征，是异常体边缘位于具有1个或几个网格间距的宽度、“模糊”的区域之内，在共生矩阵空间里，过渡区是分布于矩阵对角线之外的区域，即对应的共生对A_o(x，y)和A_a(x，y)的差值|i-j|≥thr；阈值其中C’(i，j)代表特殊化的共生矩阵，即对应于i≠j的C(i，j)；阈值thr分为全局阈值Gthr和局部阈值Lthr两种，针对网格重磁数据整体矩阵的阈值是全局阈值，对应于计算窗口的阈值是局部阈值；

5)阈值化对比度的计算：根据步骤3)得到的共生矩阵和步骤4)确定的阈值，得到改进后的共生矩阵统计量——阈值化对比度Con，

C(i，j)同上式中的C(i，j，d，θ)，是网格重磁数据矩阵A的改进共生矩阵；s是网格重磁数据矩阵A的最大异常值；阈值化对比度以沿重磁数据网格点逐一移动的窗口内计算，计算结果能突出异常梯度带、陡变带、异常分界线；

6)相叠合信息的提取：利用从对数二维Gabor小波计算得出的二维相叠合信息PC，提高对弱异常或细微差异的探测能力；PC用下列公式计算：

其中：o代表方位的编号，e代表小波尺度因子；W_o(x)是频率伸展的加权因子；G_eo(x)是某个给定小波尺度因子e的变换幅值；μ是数值很小的常数，其用途是避免上式中除数为零；T_o是估计的噪音影响因子；φ_eo(x)是相位角偏差，数值范围是[0，π/2]，是平均相位角；

7)阈值化对比度与相叠合信息的融合处理：将阈值化对比度Con与相叠合信息PC做基于局部熵度的加权融合处理，得到处理后的数据矩阵R，以用于增强异常边缘；融合处理公式如下：

R(x，y)＝w₁Con(x，y)+w₂PC(x，y)

其中：w₁与w₂是权重值；

8)重磁数据处理结果判断：网格重磁数据矩阵A经过步骤2)、3)、4)、5)、6)、7)的处理后，在结果数据矩阵R中的异常梯度带、线性特征、异常扭曲的特征凸显为高值且指示为边缘；除异常梯度带、线性特征、异常扭曲的特征之外的异常表现为中等值或低值，进而实现了边缘的增强显示；根据边缘的增强显示，结合研究区地质及其它地球物理资料，判别地下异常体的边缘位置。

2.根据权利要求1所述的基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法，其特征在于：步骤3)所述的权系数h与共生对的间距d之间的关系为h＝1/d；共生对的方向角度θ取值为0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°或315°；依据重磁数据的网格点个数计算窗口的大小；在重磁数据尺度大时，计算窗口取3×3，5×5或7×7；在重磁数据尺度小时，取3×3。

3.根据权利要求1所述的基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法，其特征在于：步骤4)所述的全局阈值Gthr用于强调增强深大断裂、边界带异常的主要异常特征的情况；局部阈值Lthr用于需获取局部细节、需精细处理的情况。

4.根据权利要求1所述的基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法，其特征在于：步骤5)所述的对比度Con，当|i-j|＜thr，Con＝0。

5.根据权利要求1所述的位场异常边缘增强方法，其特征在于：步骤6)所述的小波尺度因子e，3≤e≤6；滤波方位o取6个值。

6.根据权利要求1所述的基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法，其特征在于：步骤7)所述的权重值依据局部熵度而定，当阈值化对比度Con的局部熵度大于相叠合PC的局部熵度时，w₁＞w₂，否则w₁＜w₂。

7.根据权利要求6所述的基于过渡区与相叠合的位场异常边缘增强方法，其特征在于：步骤7)所述的权重值依据局部熵度而定，当阈值化对比度Con的局部熵度大于相叠合PC的局部熵度时，w₁＝0.8，w₂＝0.2；否则w₁＝0.2，w₂＝0.8。