地震图像纹理特征提取及分类的中期报告.docx

地震图像纹理特征提取及分类的中期报告
摘要：
地震图像纹理特征提取及分类是地震图像处理研究中的重要问题。本文介绍了我们对于地震图像纹理特征提取及分类的研究进展。首先，介绍了地震图像的基本概念，包括地震图像的起源、数据特点和处理步骤。其次，介绍了目前常用的地震图像纹理特征提取方法，包括基于局部二值模式（LBP）、基于灰度共生矩阵（GLCM）和基于小波变换等技术。针对这些方法的局限性，本文提出了一种基于深度学习的地震图像纹理特征提取方法，将局部图像块输入到卷积神经网络中，得到卷积特征并进行池化和降维，最终得到一维向量表示。最后，介绍了地震图像分类方法，包括基于支持向量机（SVM）和深度学习的方法。我们将在后续工作中进一步深入研究并测试所提出的方法，最终目标是实现高效准确的地震图像纹理特征提取及分类。
关键词：地震图像、纹理特征提取、深度学习、支持向量机、分类
Abstract:
Texturefeatureextractionandclassificationofseismicimagesareimportantissuesinseismicimageprocessingresearch.Thispaperintroducesourresearchprogressontexturefeatureextractionandclassificationofseismicimages.Firstly,thebasicconceptsofseismicimagesareintroduced,includingtheorigin,datacharacteristicsandprocessingstepsofseismicimages.Secondly,commonlyusedmethodsfortexturefeatureextractionofseismicimagesareintroduced,includinglocalbinarypattern(LBP),graylevelco-occurrencematrix(GLCM)andwavelettransform-basedtechniques.Consideringthelimitationsofthesemethods,thispaperproposesadeeplearning-basedmethodfortexturefeatureextractionofseismicimages,inwhichlocalimageblocksareinputtoconvolutionalneuralnetworks(CNNs)toobtainconvolutionalfeatures,whicharepooledanddimension-reducedtoone-dimensionalvectors.Finally,seismicimageclassificationmethodsareintroduced,includingsupportvectormachine(SVM)anddeeplearning-basedmethods.Wewillfurtherexploreandtesttheproposedmethodsinfutureworktoachieveefficientandaccuratetexturefeatureextractionandclassificationofseismicimages.
Keywords:seismicimage,texturefeatureextraction,deeplearning,supportvectormachine,classification