杜浩坤,雷英成,谢江涛 (地球探测与信息技术教育部重点实验室(成都理工大学),四川成都610059)

地震图像处理一直都是研究的重点和难点,在图像滤波上表现得尤为突出。目前的平滑滤波技术虽然能有效的抑制噪声,但是容易造成图像的模糊化[1]。

近年来,出现了许多种不同的滤波方法,但是都有着各自的缺陷。Tomita和Tsuji提出了一种保边界的算法,该算法是用中心像素的5个矩形邻域模板中最平滑的1个模板的灰度平均值来替代中心像素的灰度值,但因为该方法采用的是矩形模板,所以应用于复杂图像时,并不能取得满意的效果[2];Nagao提出了一种新的保边界平滑算法,其算法采用了9个邻域模板 (包括五边形、六边形和正方形的模板),然后寻找其中方差最小的1个来平滑中心像素,这种算法虽然能够有效降低噪声,并保留边界,但是图像平滑后会产生一些伪像,从而影响图像质量[3];Wang等提出了一种采用灰度倒数权的平滑滤波器算法,即区域内部的灰度变化小于区域之间的灰度变化,但是由于其算法忽视了方向概念,因此平滑的效果也不太理想[4]。

下面,笔者以纹理分析和Nagao滤波器为基础,采用了一种适用于地震叠后数据处理的去噪方法,能较为有效的保存地震数据的边缘信息,增强地震同相轴的连续性。

1 算法原理

统计分析方法在纹理分析中担任着非常重要的角色,笔者选用的是统计分析方法中的灰度共生矩阵。灰度共生矩阵给出的是图像的二阶统计量,能够较好的描述图像的纹理特征。……