非局部均值滤波在重力异常数据处理中的应用.pdf

在现代地球物理学和遥感技术中，重力异常数据的处理是一项关键任务。本文介绍了非局部均值滤波方法在处理重力异常数据中的应用，该方法旨在解决小域滤波时出现的异常边界扭曲问题。为了详细解释这一知识点，我们将分几个部分深入探讨相关技术和原理。 重力异常数据是地球物理勘探中用于分析地下介质密度差异的重要指标。由于地下物质密度的不均匀性，导致重力场出现异常变化。这种异常数据的处理对于地质构造、矿产资源及能源勘探等方面至关重要。在处理这些数据时，常规的方法可能会导致异常边界的扭曲，特别是高频干扰，这会影响最终的数据解释质量。 小域滤波是一种常用的数据平滑处理手段，其原理是基于对数据子域内信息的局部处理。但是，小域滤波在增强边界的同时，也容易放大高频噪声，从而产生边界扭曲的问题。非局部均值滤波（Non-Local Means Filtering）是一种相对较新的图像处理技术，它与传统的局部滤波方法不同，能够利用图像中其他位置相似的信息，因此在去除噪声的同时能更好地保持图像的细节。在重力异常数据处理中，可以利用非局部均值滤波的这种特性，来处理和改善小域滤波可能产生的边界扭曲效应。 本文提出的联合方法就是结合了小域滤波的边界增强能力和非局部均值滤波的高频细节保护能力。小域滤波通过其子域划分方式，可以有效增强异常边界，而非局部均值滤波则能有效保护这些边界不受高频干扰的影响。通过模拟计算和实地数据分析，验证了该方法在增强异常边界的同时，还能有效抑制小域滤波产生的边界扭曲效应，从而得到更好的重力异常处理结果。 为了更加准确地提取地质信息，本文提出的方法不需要考虑异常边界的形态，因此具有较强的稳定性和普适性。这一点对于地球物理勘探工作而言非常关键，因为不同的地质结构和矿物组成会形成不同形态的异常边界。 该文中的关键词包括了重力异常、小域滤波、子域划分、非局部均值滤波和莱州湾，这些词汇集中体现了文章的核心内容和研究对象。中图分类号和文献标识码则为专业人员提供了文献分类和检索的参考。 文章的作者刘洪波是山东省物化探勘查院的一名高级工程师，主要研究方向为浅海地球物理勘查技术应用，这表明本研究是在实际应用背景下进行的，并具有一定的理论和实践意义。同时，文章的工作得到了山东省自主创新及成果转化专项以及山东省地质勘查项目的联合资助，体现了其在相关领域的应用价值和研究意义。