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申请/专利权人：西安石油大学

摘要：本发明涉及一种地震剖面图像的纹理分割与增强方法及系统，涉及图像处理技术领域，其中，该方法包括：对地震剖面图像进行预处理，得到预处理后的地震剖面图像；通过多种纹理分割算法，对预处理后的地震剖面图像进行第一次纹理分割，得到多个第一次纹理分割结果；通过纹理分割模型基于多个第一次纹理分割结果，对预处理后的地震剖面图像进行第二次纹理分割，得到第二次纹理分割结果；基于第二次纹理分割结果，得到多个分割子图；对于每个分割子图，基于分割子图的纹理特征，确定分割子图对应的纹理增强模型，通过分割子图对应的纹理增强模型，对分割子图进行纹理增强，具有提高地震剖面图像中纹理信息的清晰度和可识别性的优点。

主权项：1.一种地震剖面图像的纹理分割与增强方法，其特征在于，包括：对所述地震剖面图像进行预处理，得到预处理后的地震剖面图像；通过多种纹理分割算法，对所述预处理后的地震剖面图像进行第一次纹理分割，得到多个第一次纹理分割结果；通过纹理分割模型基于所述多个第一次纹理分割结果，对所述预处理后的地震剖面图像进行第二次纹理分割，得到第二次纹理分割结果；基于所述第二次纹理分割结果，得到多个分割子图；对于每个所述分割子图，基于所述分割子图的纹理特征，确定所述分割子图对应的纹理增强模型，通过所述分割子图对应的纹理增强模型，对所述分割子图进行纹理增强；通过多种纹理分割算法，对所述预处理后的地震剖面图像进行第一次纹理分割，得到多个第一次纹理分割结果，包括：将所述预处理后的地震剖面图像均匀分为多个第一子图；对于每个所述第一子图，基于所述第一子图包括的每个像素的灰度值，计算所述第一子图的灰度值方差，当所述第一子图的灰度值方差大于灰度值方差阈值时，基于所述第一子图的灰度值方差计算所述第一子图对应的二次分割大小，基于所述第一子图对应的二次分割大小，将所述第一子图分割为多个第二子图，当所述第一子图的灰度值方差小于或等于灰度值方差阈值时，将所述第一子图作为第二子图；对于每个所述第二子图，基于所述第二子图包括的每个像素的灰度值，计算所述第二子图的灰度值方差和灰度值均值；通过聚类算法基于每个所述第二子图的灰度值方差和灰度值均值，对多个第二子图进行聚类，得到一个所述第一次纹理分割结果；基于以下流程对多个第二子图进行聚类，得到一个第一次纹理分割结果：S11、基于每个第二子图的灰度值均值，计算灰度值均值方差，根据灰度值均值方差，确定簇数量，基于簇数量，随机选取多个第二子图作为多个聚类中心；S12、对于每个第二子图，计算第二子图的灰度值方差与每个聚类中心的灰度值方差的第一方差差值绝对值，计算第二子图的灰度值均值与每个聚类中心的灰度值均值的第一均值差值绝对值，对第一方差差值绝对值和第一均值差值绝对值加权求和，计算第二子图与每个聚类中心的差值距离，将第二子图聚类至差值距离最小的聚类中心；S13、判断迭代的次数是否等于次数阈值，若是，完成聚类，若否，执行S14；S14、对于每个簇，对该簇包括的每个第二子图的灰度值均值求均值，得到第一簇灰度值均值，对该簇包括的每个第二子图的灰度值方差求均值，得到第一簇灰度值方差均值，计算第二子图的灰度值均值与第一簇灰度值均值的第二均值差值绝对值，计算第二子图的灰度值方差与第一簇灰度值方差均值的第二方差差值绝对值，对第二方差差值绝对值和第二均值差值绝对值加权求和，计算第二子图的中心度，将中心度最大的第二子图作为该簇新的聚类中心；S15、判断是否每个簇的聚类中心均未发生变化，若是，完成聚类，若否，执行S12；根据以下公式计算灰度值均值方差： ；其中，为灰度值均值方差，为第e个第二子图的灰度值均值，为第二子图的总数；基于以下公式计算簇数量： ；其中，为簇数量，为预设灰度值均值方差，为预设簇数量；基于以下公式计算第二子图的中心度： ；其中，为第e个第二子图的中心度，为预设参数，大于0，及均为权重，及均大于0，且，为第e个第二子图所属的簇的第一簇灰度值均值，为第e个第二子图的灰度值方差，为第e个第二子图所属的簇的第一簇灰度值方差均值。

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