利用边缘检测技术从相干切片中提取断层多边形

2012-11-17邱兆泰

中国科技信息 2012年14期

关键词：多边形算子切片

邱兆泰

河北省煤田地质局物测地质队,河北邢台 054000

利用边缘检测技术从相干切片中提取断层多边形

邱兆泰

河北省煤田地质局物测地质队,河北邢台 054000

相干数据体在识别小断层方面有着广泛应用，本文在相干技术的基础上使用了边缘检测技术从相干切片中提取断层多边形。这种解释方法在断层的延伸位置、破碎带宽度、陷落柱等地质异常体的大小方面，解释精度比常规方法有很大提高，并能识别出断距仅为3m～5m的小断层。

相干数据体; 边缘检测技术; 断层多边形;识别小断层

引言

为更好发挥相干数据体技术在全三维地震资料解释中的作用，进一步提高断层及岩性异常体解释的精度和效率，使相干数据体技术充分有效地体现，在地震数据解释中，利用相干数据切片，采用边缘检测技术从中提取断层多边形，将包含在相干切片中的有关断层的走向，延展长度，断层宽度，异常体（陷落柱）大小等信息提取出来，然后把它投影到测区底图上，从而大幅度提高了对三维地震地质构造的解释效率。

1 方法原理

通过对三维地震资料相干处理，可使断层等信息在相干切片上，把这些相干切片保存为二维图像，然后利用图像的边缘检测技术可实现相干切片上的断层多边形检测。其原理如下:

将相干切片视为灰度曲面，利用图像的边缘检测技术进行边缘检测。在灰度曲面中，我们把周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合称为边缘。图像的边缘对应着图像灰度的不连续性。图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度这样的理想状况,通常都具有有限的宽度呈现出陡峭的斜坡状。

设灰度曲面r={x， y，f(x，y)}，其中x， y分别为横、纵坐标，f(x，y)是图像的灰度值，并且f(x，y)具有连续的二阶导数。那么对图像各个像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点；二阶微分图像的过零点处对应着图像的边缘点。

常用的边缘检测算子有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch算子、高斯-拉普拉斯算子。

高斯-拉普拉斯(LaPIacian)算子是不依赖于边缘方向的二阶微分算子，是一个标量而不是向量，具有旋转不变即各向同性的性质，在图像处理中经常被用来提取图像的边缘。其表示式为:

在数字图像情况下的近似式为

由于噪声点对边缘检测有一定的影响，所以高斯拉普拉斯算子是效果比较好的边缘检测算子。它把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来, 先平滑掉噪声, 再进行边缘检测,既有效的检测了边缘又抑制了噪声影响。所以效果比其它检测方法更好。常用的高斯拉普拉斯算子是5×5的模板:

2 应用实例

山西的地震资料一般是比较好的，同相轴连续，构造比较简单，陷落柱发育，小断层较多。相干体数据在解释中发挥了很大的作用。由于相干体数据对同相轴错断很敏感，所以小断层在切片中很容易表现出来，但是断层小，断层与目的层的交面线即目的层上的断层多边形很不容易画出来。于是，笔者在山西长平三维地震资料解释中，试用了边缘检测技术对相干切片进行了断层多边形检测。这种方法快速，相对精确。事实证明很好用。图1是3煤层相干沿岩层切片。图2是对此切片进行边缘检测的断层多边形检测结果。从中可以看到断层多边形被清晰地检测出来，断层组合关系、断层破碎带宽度包括陷落柱的大小也真实得到反映。该区陷落柱较多，从图2中可以看到大小不等的许多陷落柱。图3是构造解释图。当然，在实际报告中有取舍。因为报告中只提供了大于落差5米的断层。事实上，在后来的揭露中舍掉的许多小的构造，比如小的陷落柱或小的断层，断距在4米～3米甚至还小，在图2中均有显示。这说明相干切片中的许多信息还是有用的，值得注意。特别是资料比较好的区域，更应该注意。这种采用边缘检测技术提取断层多边形的方法很快也很实用。其实，用不同方法对相干切片进行边缘检测，可以得到不同程度的边缘检测，然后与实际地震剖面进行比对，还可以发现许多疑点，比如同相轴的轻微错断，加以注意，可以发现很小的断层。