CN102298160A - 一种探地雷达数据层位追踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种探地雷达数据层位追踪方法，该方法包括数据预处理、极大值标记、层位表示三部分，数据预处理部分采用横向低通滤波、时变增益；极大值标记部分采用双重差分法、极大值排序、二值图标记；层位表示采用层位滤波后插值连线法。本发明提出的探地雷达数据层位追踪算法不仅很好的实现了多层目标追踪，包括断层和新生成层，而且运算快、节省资源。

Description

一种探地雷达数据层位追踪方法

技术领域

本发明属于探地雷达数据处理领域，尤其是一种探地雷达数据层位追踪方法。

背景技术

探地雷达是用宽带电磁波以脉冲形式来探测地表之下或确定不可视的物体内部或结构的一种地球物理方法。探地雷达技术广泛应用于考古、矿产资源勘探、灾害地质勘查、岩土工程调查和军事探测等众多领域。

探地雷达数据处理的主要任务是：利用探地雷达的基本原理和数字信号处理的方法在计算机上对探地雷达数据进行有效的处理，提供和显示记录中包含的与地下地质体的位置、形态、结构、物质成分有关的信息。地下地质体一般包括独立目标(如管道、空洞等)和层状目标(如高速公路、隧道衬底等)。探地雷达***面向应用的数据处理包括目标检测、成像、识别和介质分层。探地雷达资料的地质解释是探地雷达测量的一项重要目的，对雷达数据剖面进行准确的地质解释，需要比较准确地提取反射层，即“层位追踪”。

目前，常规的层位追踪方法分为计算机自动追踪和人工半自动追踪，相比之下后者精度较高，应用更为广泛，即先进行人工层位解释得到目标层位的部分先验信息，再利用特定算法进行追踪，常用算法包括互相关计算、基于隐Markov模型的层位追踪算法等。互相关算法简便但精度受限；基于隐Markov模型的层位追踪算法精度高但计算量大，简便性不高，算法效率受限；这两种算法在追踪断层和新生成层时都容易出现错误结果。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种探地雷达数据层位追踪方法，该种方法能够兼顾算法的准确性和简便性，其不但能运算快、节省资源，又能准确追踪出包括断层和新生成层的多层目标。

本发明的目的是通过以下技术方案来解决的：

本发明所述的探地雷达数据层位追踪方法，包括以下步骤：

1)数据预处理

首先将探地雷达数据进行横向低通滤波处理，再进行时变增益；

2)极大值标记

对步骤1)处理后的探地雷达数据进行双重差分法求极大值，然后对极大值进行排序，按照层位数目取极大值，对所取的极大值进行二值图标记；

3)层位表示

对步骤2)中标记的二值图先进行滤波，然后进行插值连线处理，得到含有层位信息的可视化图。

以上步骤1)中，所述横向低通滤波为：对探地雷达数据的每行数据进行低通滤波，去除跳变和噪声；所述时变增益为：对探地雷达数据中后期衰减大的数据进行增益。

以上步骤2)中，双重差分法为：

对探地雷达数据中的每列数据按照式(1)进行一次差分；

Δx＝x(n+1)-x(n)，(1)

式中，Δx为差分结果；Δx为探地雷达数据中的每列数据；n为自然数，其取值由1至探地雷达数据的行数；

如果以上求得的Δx为正值，给其重新赋值为+1；如果Δx为负值，则给其重新赋值为-1；再按照式(2)重新做差分：

Δ(Δx)＝Δx(n+1)-Δx(n)    (2)

找到满足Δ(Δx)＝-2的点即极大值点。

在以上步骤2)中，对双重差分法求得的极大值按照降序排列，排序索引为index；二值图标记为标记极大值最大的几个，二值图生成函数为

式中：f(i，j)是点(i，j)的灰度值，其中i，j为自然数。

以上步骤3)中，对标记的二值图的滤波方式采用层位滤波，所述层位滤波为：

以二值图的0值点为中心，当该中心的邻域内0值点个数小于阈值时，将中心点置为1，滤波器函数如式(3)：

$g(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&Sigma;}}_{m=-1}^1{\mathrm{\&Sigma;}}_{n=-1}^{1}f(i+m,j+n)<\mathrm{thr}\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.,---\left(3\right)$

式中：g(i，j)为滤波后的二值图中点(i，j)的灰度值；thr为设定阈值。

以上步骤3)中，所述插值连线为以0值点为中心，在其邻域内，将不连续的其它0值点与该中心点之间的点插值，使0值点连成一条线。

本发明具有以下有益效果：

首先，在探地雷达数据的层位追踪效果方面，相比于互相关等简单快捷的方法，本发明的方法提高了算法精度，特别是对于包括断层和新生成层的多层位追踪，本发明的方法可以很好的实现准确追踪。其次，在探地雷达数据层位追踪效率方面，相比于基于隐Markov模型的层位追踪等，本发明的方法减少了资源占用，用较少的资源得到了较好的层位追踪效果，提高的计算效率。

附图说明

图1为探地雷达原始数据；

图2为探地雷达数据的一行及其横向滤波后结果；

图3为标记极大值的一道数据；

图4为标记极大值点的二值图；

图5为图3滤波后的结果；

图6为追踪出的层位图示。

具体实施方式

本发明探地雷达数据层位追踪方法的核心是通过对每道数据标记极值点、再根据层位数目保留最大的几个极值点，实现了多层位追踪，特别是断层和新生成层的追踪。极值点处是反射波的峰值，值最大的几个极值点就是较为显著的层位反射波峰值，可认为是层位位置。根据先验知识可追踪出多层层位，特别是断层和新生成层。

以图1所示的探地雷达数据为例。

本发明的探地雷达数据层位追踪方法，具体包括以下步骤：

1)数据预处理

首先将探地雷达数据进行横向低通滤波处理，再进行时变增益。

横向低通滤波为：对探地雷达数据的每行数据进行低通滤波，去除跳变和噪声。

如图2所示，探地雷达数据的一行数据中有跳变和噪声，可能影响层位追踪结果，横向低通滤波后的数据消除了较大跳变和噪声。

时变增益为：对探地雷达数据中后期衰减大的数据进行增益。

横向增益滤除横向较大跳变点，使层位信息保持更好的横向连续性；时变增益主要增大衰减导致的深层数据幅值。层位信息后期处理包括邻域滤波和插值连线，邻域滤波滤除孤立点，插值连线将不连续的层位点连接起来，形成完善的层位信息。

2)极大值标记

对步骤1)处理后的探地雷达数据进行双重差分法求极大值，然后对极大值进行排序，按照层位数目取极大值，对所取的极大值进行二值图标记。

双重差分法为：

对探地雷达数据中的每列数据按照式(1)进行一次差分；

Δx＝x(n+1)-x(n)，(1)

式中，Δx为差分结果；Δx为探地雷达数据中的每列数据；n为自然数，其取值由1至探地雷达数据的行数；

如果以上求得的Δx为正值，给其重新赋值为+1；如果Δx为负值，则给其重新赋值为-1；再按照式(2)重新做差分：

Δ(Δx)＝Δx(n+1)-Δx(n)    (2)

找到满足Δ(Δx)＝-2的点即极大值点。

如图3所示，在探地雷达数据的一列数据中，标记了极大值。

双重差分法完成后，对以上双重差分法求得的极大值按照降序排列，排序索引为index；二值图标记为标记极大值最大的几个，二值图生成函数为

式中：f(i，j)是点(i，j)的灰度值，其中i，j为自然数。

生成的二值图如图4所示，灰度为0的点表示有层位或有噪声干扰。

3)层位表示

对步骤2)中标记的二值图先进行滤波，其中滤波方式采用层位滤波，本发明的层位滤波为：

以二值图的0值点(层位点)为中心，当该中心的邻域内0值点个数小于阈值时，将中心点置为1(背景点)，滤波器函数如式(3)：

$g(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&Sigma;}}_{m=-1}^1{\mathrm{\&Sigma;}}_{n=-1}^{1}f(i+m,j+n)<\mathrm{thr}\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.,---\left(3\right)$

g(i，j)为滤波后的二值图中点(i，j)的灰度值；thr为设定阈值。

本发明的邻域如下表所示：

如图5所示，为对步骤2)标记的二值图滤波后的结果，滤除了孤立点。

滤波完成后进行插值连线处理，所述插值连线为以0值点为中心，在其邻域内，将不连续的其它0值点与该中心点之间的点插值，使0值点连成一条线，最后得到含有层位信息的可视化图。以下给出一个例子：

对图5所示的数据进行插值连线后的结果，如图6所示。图6即为使用本发明提出的方法，对探地雷达数据处理的最终结果。

Claims (6)

1.一种探地雷达数据层位追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)数据预处理

首先将探地雷达数据进行横向低通滤波处理，再进行时变增益；

2)极大值标记

对步骤1)处理后的探地雷达数据进行双重差分法求极大值，然后对极大值进行排序，按照层位数目取极大值，对所取的极大值进行二值图标记；

3)层位表示

对步骤2)中标记的二值图先进行滤波，然后进行插值连线处理，得到含有层位信息的可视化图。

2.根据权利要求1所述的探地雷达数据层位追踪方法，其特征在于，步骤1)中，所述横向低通滤波为：对探地雷达数据的每行数据进行低通滤波，去除跳变和噪声；所述时变增益为：对探地雷达数据中后期衰减大的数据进行增益。

3.根据权利要求1所述的探地雷达数据层位追踪方法，其特征在于，步骤2)中，双重差分法为：

对探地雷达数据中的每列数据按照式(1)进行一次差分；

Δx＝x(n+1)-x(n)，    (1)

式中，Δx为差分结果；Δx为探地雷达数据中的每列数据；n为自然数，其取值由1至探地雷达数据的行数；

如果以上求得的Δx为正值，给其重新赋值为+1；如果Δx为负值，则给其重新赋值为-1；再按照式(2)重新做差分：

Δ(Δx)＝Δx(n+1)-Δx(n)    (2)

找到满足Δ(Δx)＝-2的点即极大值点。

4.根据权利要求1所述的探地雷达数据层位追踪方法，其特征在于，步骤2)中，对双重差分法求得的极大值按照降序排列，排序索引为index；二值图标记为标记极大值最大的几个，二值图生成函数为

式中：f(i，j)是点(i，j)的灰度值，其中i，j为自然数。

5.根据权利要求1所述的探地雷达数据层位追踪方法，其特征在于，步骤3)中，对标记的二值图的滤波方式采用层位滤波，所述层位滤波为：

以二值图的0值点为中心，当该中心的邻域内0值点个数小于阈值时，将中心点置为1，滤波器函数如式(3)：

$g(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1,& {\mathrm{\&Sigma;}}_{m=-1}^1{\mathrm{\&Sigma;}}_{n=-1}^{1}f(i+m,j+n)<\mathrm{thr}\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.,---\left(3\right)$

g(i，j)为滤波后的二值图中点(i，j)的灰度值；thr为设定阈值。

6.根据权利要求1或5所述的探地雷达数据层位追踪方法，其特征在于，步骤3)中，所述插值连线为以0值点为中心，在其邻域内，将不连续的其它0值点与该中心点之间的点插值，使0值点连成一条线。

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