基于纹理特征分析的地基云图分类识别.docx

基于纹理特征分析的地基云图分类识别
摘要
地基云图是一种重要的地球物理勘探手段，由于其不依赖于地表土壤、覆盖物和植被等因素，因此已成为一种较为理想的矿产资源探测手段。然而，在实际应用中，地基云图分类识别面临一定的挑战和困难。本文提出了一种基于纹理特征分析的地基云图分类识别方法，首先对采集到的地基云图进行预处理，然后提取图像纹理特征、颜色特征以及形态学特征，利用支持向量机进行分类，最后在实验数据集上验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：地基云图；纹理特征分析；分类识别；支持向量机
Abstract
Groundcloudmapisanimportantgeophysicalexplorationtechnique.Duetoitsindependenceonsurfacesoil,coverageandvegetation,ithasbecomeanidealmineralresourcedetectionmethod.However,inpracticalapplications,groundcloudmapclassificationrecognitionfaceschallengesanddifficulties.Inthispaper,weproposeagroundcloudmapclassificationrecognitionmethodbasedontexturefeatureanalysis.Firstly,thepre-processingofthecollectedgroundcloudmapiscarriedout.Then,texturefeatures,colorfeaturesandmorphologicalfeaturesareextracted.Supportvectormachineisusedforclassification,andthefeasibilityandeffectivenessofthemethodareverifiedontheexperimentdataset.
Keywords:Groundcloudmap；Texturefeatureanalysis；Classificationrecognition；Supportvectormachine
一、绪论
地基云图是利用多道地震技术产生的数据构建的图像信息。由于其不依赖于地表土壤、覆盖物和植被等因素，因此已成为一种较为理想的矿产资源探测手段。在地震勘探中，云图已成为一种常用的观测手段。通常将云图分为两类，一类是反射式云图，即在地表或井底地层反射时，观察到的在地表和新视界面之间的地震波形对位移的图像；另一类是移动云图，即在地下移动的垂直地震波促使成像器件收集到的数据。
然而，在实际应用中，地基云图的应用受到了很多的限制和挑战，例如，由于地球的复杂性和各种地质因素的干扰，地基云图的图像准确度很难保证，使得对其中的特征进行解析更加困难；同时，由于云图采集的范围很大，因此处理这些图像数据的算法也更加具有挑战性。因此，在对地基云图进行分类识别时，需要寻找一些新的方法。
本文提出了一种基于纹理特征分析的地基云图分类识别方法，旨在解决现有方法所面临的挑战。本文的主要贡献如下：
1.提出一种基于纹理特性分析的地基云图分类识别方法；
2.对该方法的关键技术进行了详细的描述；
3.在真实数据集上对该算法进行了大量测试，验证了其有效性。
二、相关技术
1.支持向量机
支持向量机是一种有监督学习方法，是在统计学习理论框架下发展起来的。它从集合边界、正则化和核方法等方面出发，具有优越的泛化性能。支持向量机的基本思想是将高维数据空间中原初数据转换为特征向量，使特征向量能够被简单分类器线性分类，最终将线性分类转化为非线性分类。支持向量机已被广泛应用于模式识别、图像处理、机器视觉、文本分类等领域。
2.纹理特征分析
纹理是指任何材料或物体的表面的视觉和触觉特征。由于人眼的视觉感知是以纹理感知为基础的，因此对于图像的分类和识别而言，纹理特征分析具有重要的意义。纹理特征分析通常依赖于图像的统计学特征，例如灰度共生矩阵、纹理光谱等。将这些纹理特征与支持向量机相结合，可以有效地用于图像的分类和识别。
三、地基云图分类识别方法
地基云图分类识别方法主要分为以下几个步骤。
1.数据预处理
由于地基云图数据通常具有不同的分辨率和噪音，为了获得更好的分类结果，需要对图像数据进行预处理。一般来说，预处理通常包括图像增强和图像降噪。在本文中，我们使用双边滤波器进行图像降噪，使用直方图均衡化进行图像增强。
2.特征提取
在预处理之后，从每个地基云图中提取各种特征，包括纹理特征、颜色特征和形态学特征。纹理特征采用灰度共生矩阵（GLCM）来计算，它统计了在给定的距离、方向和图