[科普中国]-地球物理图像处理

简介

地球物理资料以图像的形式表达,与常规的数据形式表达相比要直观、形象。但地球物理图像反映地下地质构造的程度常受数据质量和采样等因素的限制,因此必须对数据进行处理以改进图像的可用性。地球物理图像与一般意义上数字图像的某些相似性,提供了进一步应用图像处理技术的机会,而地球物理图像自身的特殊性和复杂性又为我们提出了新的需要解决的研究课题。

通过对前人研究成果的分析了解到,图像增强技术、重建技术和分析技术已广泛应用于地球物理数据处理中,基于图像处理的多源信息的综合分析则代表着地球物理研究的趋势。

地球物理图像地球物理成果离不开图像显示。不以数据为存储和处理的基本元素,而以图像作为存储、处理与管理的基本元素,是大型工程计算与综合解释结合的必然趋势。下面对地球物理数据的几种图像表达形式进行介绍。

地震灰度图地震剖面具有多种表示形式,当把剖面上每个采样点的振幅值转换成256个不同的灰度级时,地震剖面就成为地震灰度图——二维数字图像,灰度图上的反射同相轴就成为二维数字图像的边缘。将地震道的幅值组成的一个向量转换成一个由灰度级组成的向量分为两步:第一步,按线性或对数刻度将一个幅值范围(或是正值或是绝对值)与每一灰度级(定标)建立联系;第二步,对每一幅值分配相应的灰度级。

传统的地球物理场值等值线经圆滑处理后往往要损失细节,而用灰度图可保留更多的信息。通过一定的格式转换,如数字化、网格化和灰度级编码等,可将离散的位场数据转换为能够显示连续图像的数据文件。将灰度图转换成色彩丰富的假彩色图,形象更为直观。一般习惯采用红色表示高值,蓝色表示低值,中间用桔、黄、绿色表示。每种颜色还可分为若干色度,例如红还分深红、玫瑰红、桃红和浅红等,大大增加了细节的分辨力。通常还通过图像把位场的强度、变化率、形态等转换为亮度与色度、粗糙度和空间几何形状等直观视觉特征,更便于分析和解释。

电视测井图像电视测井通过摄像机获取井壁表面的图像,很多地质现象可以非常直观地反映在观测结果中,例如裂隙和裂缝的发育、张开程度和充填物、孔隙率和含水性以及岩石的组分和结构等等。利用计算机完成数字图像采集和图像处理最终可以获得观测井段的连续的图像文件,为电视测井成果的解释和应用带来极大的便利。

电阻率图像20世纪80年代中期出现的地层微电阻率成像测井技术利用电流对井壁扫描而测得井壁电阻率图像,分辨率可达5mm,覆盖率达20%～ 80%。这种电阻率图像用一种渐变的色板或灰度代表电阻率的数值刻度,将每个电极的每个采样点变成一个色元。常用的色板为黑—棕—黄—白,分为42个颜色级别,代表着电阻率由低到高的变化,因此色彩的细微变化代表着岩性和物性的变化。它为包括沉积构造在内的地下精细地质研究提供了一种重要的手段。

二次特征图像为了强化和便于提取特定的地球物理信息,常常要对地球物理数据进行特定的数据处理,再形成二次特征图像。例如在位场中,常见的有地球物理位场解析延拓图像、水平方向一阶导数图像、垂直方向二阶导数图像等;其他的地球物理图像还包括数据处理结果图、多种地球物理特征叠合的综合图等。

地球物理图像特点地球物理资料以图像的形式表达,与传统的表达方法相比具有以下特点:

①原始资料和处理结果信息更丰富,形象更直观,分辨率更高,便于地质解释;

②图像既可以进行常规的转换处理,又可以做某些非线性处理,以突出增强某些有用信息,提高图像的可用性;

③可通过图像处理实现地球物理图像中特征信息的叠合显示,从而便于进行综合物探解释。

数字图像处理技术数字图像处理的研究内容概括起来可包括如下七个方面:1

(1)图像采集与获取。图像信号的采集(或数字化)与用适当的方法来表示(或储存)图像是数字图像处理中非常关键的步骤,包括成像方法、摄像机校正等。

(2)图像变换。为了有效、快速地对图像进行处理和分析,常常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外一些空间,并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工,最后再转换回图像空间以得到所需的效果。它是许多图像处理技术的基础。

(3)图像增强。即增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,以便于观察识别和进一步分析处理。

(4)图像恢复(或复原)。即把退化、模糊了的图像复原。复原图像要尽可能和原图像保持一致。

(5)图像编码。在满足一定保真度的条件下,简化图像的表示,从而大大压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。

(6)图像重建。由图像投影数据重建该图像。

(7)图像分析。对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。具体包括:目标表达、描述、测量(包括二值图处理、数学形态学等);目标形状、纹理、空间、运动等的分析;目标识别、分类和提取。

图像处理在地球物理学中的应用图像增强图像增强方法有对比度增强,直方图均衡化,边缘锐化,平滑,中值滤波,高、低通滤波,带通、带阻滤波,多谱增强,彩色增强等。

早期地球物理数据的滤波在空间域中进行,人们用量板进行运算,效率很低。随着计算机技术的发展,某些算法应运而生,例如,快速Fourier变换等,促进了频率域滤波技术的发展,并使该技术在地球物理学中得到广泛应用。在重力、地磁图像处理中常用的滤波有低通滤波和高通滤波。采用低通滤波是为了去掉噪声和提取来自深部地质构造产生的长波长异常;采用高通滤波是为了提取与地质界线和断裂的位置有关的信息,以及提取与油气田有关的高频磁异常。在重力、地磁的数据处理中,采用串连滤波器可以在做滤波的同时求得其他物理参数,例如由磁场的垂直分量可以求得磁场的水平分量。

图像增强的某些思想,例如,压制孤立脉冲噪声的中值滤波、为消除某种相干噪声成分的变换处理(例如F-K滤波)、边缘锐化等早已用于地震资料处理中。 Kirlin等充分利用这些方法的二维形式扩展其应用范围。他们所建议的对瞬时频率进行中值滤波的方法可达到对主要频率偏移的有效检测。在地震层析成像技术中,由于重建后的图像中既包括了某些观测过程中的噪声,又包括了重建过程中的噪声,为了提高图像的质量,突出图像中的有效信息,田宗勇等人通过应用图像增强技术的噪声平滑处理,如空间域定向滤波方法以及锐化处理中的梯度算子法等,用以消除观测和重建过程中的噪声,提高地震CT技术的应用效果。为了提高地震剖面的信噪比和分辨率,使反射同相轴容易被识别和追踪,高美娟等选择具有良好特性的Sobel算子进行边缘锐化,并针对地震剖面上同相轴所具有的特征,将Sobel算子改进为不对称的二维褶积算子。边缘锐化技术还被用于子波整形或地震层位的解释等方面。

在航磁原始数据获取过程中,由于飞行方向的偏离与飞行高度的起伏变化,造成了航磁图像上存在线状或条带状干扰,影响对构造形迹的辨认。立体阴影技术最早用于地形地貌图的增强。对于位场而言,该方法是先确定一个假定的光照条件(以入射光的方位角和高度角表示),然后计算由位场面单元反射到观察点的光亮度,把位场的梯度变化映射为阴影变化,强调位场面的表面形态,使其具有立体感,从而更好地表现了位场的细微特征。对位场立体阴影图还可以做伪彩色处理,得到伪彩色立体阴影图。有学者应用图像增强技术来增强重磁图像中有用的地质信息,包括对重磁图像及其二次特征(如方向导数、局部异常、延拓场等)转换图像进行假彩色增强、线性扩展、4个方向(N、E、NE、NW)卷积滤波、多方向的立体阴影计算处理等。在航空电磁测量中,通常对单频接收的电磁场图像做伪彩色处理,或用三个频率波段接收的电场值合成三波段假彩色图像。假彩色图像的信息丰富,人们可以从该图中提取出更多反映地质构造的信息。

图像重建由物体的一组横断面的投影来重建物体的图像是一种独特的图像处理技术,人们称之为计算机层析成像技术(Computer Tomography,简称CT技术)。计算机层析成像技术已发展成为重建复杂图像的最有效方法之一,这项技术在地球物理学中的应用是20世纪80年代地球物理学界最重要的进展之一。

地震层析成像(类似于医学X射线成像)是用地震波或电磁波在震源与检波器之间很多射线路径的旅行时和(或)幅度值的信息,重构地下的构造图像,以解决地质问题。人们对地震图像重建方法兴趣的增长,部分原因是由于VSP(垂直地震剖面)的普及和井与井之间发射技术的进步,包括实用的井下震源的进展以及计算机层析成像方法的发展CT技术渗透到大地电磁领域产生了大地电磁成像技术。

大地电磁成像技术的研究近几年取得了很大进展,其分辨率已达到与地震层析成像技术同等的水平。电容流动层析成像最初由英国曼彻斯特大学理工学院的Beck M S于1989年提出,是近年来发展最快的过程层析成像技术之一,同时也是目前电法成像方法中较为成熟的一种。这种成像方法通过测量电路检测出各相极板的电容值,送至图像重建处理机,根据已计算的仿真敏感场,利用反投影算法,重建流体在截面的分布图像。层析成像的应用例子还包括电阻流动层析成像,电容层析成像测井等。

图像变换图像变换方法有Fourier变换、离散余弦变换、霍特林变换、Radon变换等。霍特林变换在连续域的对应变换是K-L变换。霍特林变换也常称为特征值变换、主分量变换或离散K-L变换。

航空放射性方法的K、Th、U各道数据间存在一定相关性,反映了围岩与矿产等多种因素的综合影响。因此地学工作者采用K-L变换来减少上述相关性的影响以便做进一步分类研究。我国地球物理工作者曾在柴达木盆地对航放数据做K-L变换处理,经过处理压制了岩性的干扰,提取出与油气有关的信息。

Radon变换近年来在医学、地球物理等方面都有广泛应用,是层析成像技术的理论基础。由于Radon变换固有的抗噪声性能,在带有噪声源的环境中用其进行图像分析和信号重构是十分有效且有利的。

图像编码图像编码要解决的主要问题是采用对图像新的表达方法,以减小表示一幅图像所需的数据量。因此人们也常称图像编码为图像压缩。成像测井系统、随钻测井系统(LWD)和理想井场信息系统(IWIS)都采用了信息和图像压缩技术,目的是减少传输的数据量,节省数据的存储空间和处理时间。

图像特征提取与分析与对整幅图像质量进行改善的图像增强和恢复不同,图像分析更详细地研究并描述了组成一幅图像的各个不同部分的特征及其相互关系。分析的结果(或者输出)不是一帧完美的图像,而是进一步用数字、文字、符号、几何图形或者它们的组合所表示的、对图像景物的详尽描述和解释。

图像分割为了辨识和分析图像中的目标,需要将有关区域分离提取出来,在此基础上才有可能对目标进一步利用,如进行特征提取和测量。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的过程。

多源信息的综合分析地球物理图像的各种信息从不同的侧面反映了地质体和地质现象的特征,而单一的信息源所提供的信息往往是片面的,需要对众多复杂而又相互关联的信息进行综合分析,以获得更深入、更贴近本质的认识。综合分析包括彩色合成,比值分析及主成分分析等。对多源地球物理数据的综合分析和处理,或者对多种图像特征的融合处理,正受到越来越广泛的重视。利用现有的卫星重力、卫星磁异常、卫星遥感、航空重力、磁力、电法及放射性测量以及地面、海洋的各种地球物理数据,根据需要有目的地多参数、全空间地进行各种组合,可更好地减少多解性,提高地质推断解释的可靠性和分辨力。2

展望(1)多源信息的图像处理应紧密结合GIS。在GIS强大的综合分析能力和可视化技术的基础上,以图像处理技术为辅助手段(图像处理的研究和实现作为GIS的子模块),以目标(异常)识别和提取为目的,对各种地球物理数据进行比较、综合和演绎,将能实现地质意义的定量或半定量化以及过程的可视化。而GIS提供的二次开发功能以及组件式GIS的发展,为实现这一目标搭起了广阔的平台。

(2)多源信息的图像处理与知识相结合。可融合进专家的经验和知识,以GIS图层的形式引入,实现定量、半定量数据与经验性、知识性数据的融合。

(3)空间域特征与时间域特征融合处理相结合。地球物理数据是空间数据,目前综合分析中的地球物理特征也多与空间有关。而在综合分析中融合进时间域的特征,将会有助于动态目标分析或区域变化分析。

(4)图像处理与模式识别、地质统计学相结合。在图像处理与模式识别之间,通过特征提取建立了联系。使用模式识别方法可以综合考虑地球物理数据所蕴含的各种统计特征,结构模式识别方法能够利用数据本身存在的结构信息。地质统计学充分考虑数据空间分布特性,对于确定空间相关性、考察空间数据的各向同性(异性)、空间数据内插等方面均是非常有用的工具。在地球物理研究中,图像处理与这两者之间更多更好的结合,将会成为更有效的处理与解释地球物理资料的工具。2