[发明专利]基于曲线Gabor滤波的三维数据断层增强方法

说明书

本发明公开一种基于曲线Gabor滤波的三维数据断层增强方法，应用于地震数据处理领域，首先对原始三维地震振幅数据体进行结构导向滤波降噪、以及基于梯度结构张量方位角的相干体计算，得到能够充分反映地质体本身结构特征的相干属性体；然后采用改良的曲线Gabor滤波算法处理相干体，使得原相干体中大的断层结构变得更加清晰；抑制了背景中的噪声同时，使细小的断层细节得到了显著增强。

技术领域

本发明属于地震数据处理领域，特别涉及一种地震断层提取及增强技术。

背景技术

断层是地壳受力发生断裂，沿破裂面两侧岩块发生显著相对位移的构造。对断层的准确刻画贯串在油气田开发的全部进程中，可靠的断层提取技术可以带来巨大的经济效益，发展精细的断层提取与增强技术己成为勘探形势的迫切要求。断层提取是一个较复杂的过程，然而简单来说，断层提取的整个流程大致如图1所示。首先,对地震数据进行预处理，将数据中基本的干扰信号剔除，大致提取出有用信号；其次,发展一些纹理属性，将三维地震数据中与断层相关的信息有效地提取出来，使得断层图像更加直观；最后,对上一步的得到的属性体进行合适的图像滤波，以增强有用的断层信息。

尽管通过预处理以及纹理属性提取，可以得到较为直观的断层图像，然而由于地震资料内断层的分布比较繁杂，加上地质结构本身的复杂性，这一步得到的图像仍然会有许多噪声干扰，如果直接在这样的断层面上使用人工的方法分析和处理断层，不仅工作量大，而且具有较高难度，即使是对于经验丰富的地质工作者，这样的断层面仍然是一个棘手的问题。因此，采用断层增强来对上一步的得到的纹理属性体进行合适的图像滤波，以增强有用的断层信息，避免噪声的干扰，就成为了断层提取技术的重中之重。断层增强这一环节也是本项研究的创新点。

经典Gabor滤波

Gabor小波的主要特点有：①对于图像的边缘比较敏感，对方向选择和尺度选择特性来说，可以给出优秀的参考；②Gabor对于光照变化不敏感，对于光照强度不稳定的情况，仍然能够表现出良好的适应性；③Gabor变换对处理的数据量要求不高，即可以处理较少的数据，可以达到系统实时性的要求；④Gabor可以允许图像在一定的程度上转动与形变，当采用基于欧氏距离进行模式识别时，特征模式不必严格一一对应于与待测特征，因而鲁棒性可以得到一定程度的保证。由于Gabor小波的这些特点，它被广泛应用于视觉信息处理。

在空间域内，一个Gabor滤波器基本上是一个高斯核函数和一个正弦函数的乘积，即一个用高斯函数调制的复正弦函数。

一个二维Gabor滤波器的数学定义如式(1-2-1)所示：

h(x,y)＝g(x',y')·exp[2πj(Ux+Vy)] (1-2-1)

其中，(x',y')＝(x cosφ+y sinφ,-x sinφ+y cosφ)是旋转之后的坐标系，并有

因此，h(x,y)是一个被调制的复正弦波，调制函数是一个纵横比为λ、尺度函数为σ的2维高斯函数，且其主轴的方向与x轴方向的夹角是φ。当λ＝1时，φ则不必指定是与那一个轴的夹角，因为此时g(x,y)是圆形对称的。Gabor函数(1-2-1)在频域的表达相应为式(1-2-3)所示：

H(u,v)＝exp{-2π²σ²[(u'-U')²λ²+(v'-V')²]} (1-2-3)

(u',v')＝(u cosφ+v sinφ,-u sinφ+v cosφ) (1-2-4)

且(U',V')以与式(1-2-4)相同的旋转从(U,V)得来，因此，H(u,v)是一个带通高斯函数，这个高斯函数的副轴的朝向与u轴的夹角为φ，纵横比为1/λ，中心频率为方向θ＝tan^-1(V/U)。