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81.
我们研究中国西部某盆地一些气田时,发现地震子波旁瓣在很大程度上影响着薄砂体的识别和解释。该区目的层段H段地层中,辫状河流相薄砂岩储层与湖相泥岩成互层。在地震资料上,来自H段地层顶面的强波谷总跟随一个弱波峰(源于子波旁瓣),此弱波峰与薄砂体顶面反射波峰相互叠合,掩盖了砂体反射,造成了薄砂体识别和解释的困难。为此,我们设计了一套正演模型,利用不同频率的零相位雷克子波合成人工地震剖面,来研究砂体位置、频率与地震子波旁瓣效应的关系,以及振幅类属性与薄砂体关系。提出处于高位置的砂体反射形态清晰,易于识别解释;认为通过对比不同带通滤波处理后的地震资料,可很好辨别旁瓣效应和砂体反射;同时发现振幅类属性可作为薄砂体识别表征参数,可有效合理地描述砂体分布范围和特征。  相似文献   
82.
地球质心运动的频谱分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对地球质心运动主要是由多种周期运动叠加的特点,依次讨论了谱分析方法中的AR模型谱分析和小波谱分析方法,分别指出:将参数谱分析方法中的AR模型谱分析和非参数谱分析中的小波谱分析相结合产生的小波-AR谱分析以及小波包-AR谱分析方法,在地球质心运动的谱分析中有较好的频率分辨率以及噪声抑制能力。  相似文献   
83.
本文选取了商业化比较好的基于小波压缩原理的三个压缩软件 ,采用国际上通用的反映压缩影像质量还原精度的 PSNR(最佳峰值信噪比 )法 ,主要从压缩速度、压缩比率、压缩影像的还原质量等几方面对这些压缩软件的性能进行了比较 ,从而为今后更好地使用这些软件提供借鉴。  相似文献   
84.
ROI技术在车牌识别系统中图像存储方面的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
ROI(region of interest,感兴趣区域)作为新一代图像压缩标准JPEG2000所增加的一个功能。利用该功能,我们能够针对图像内容进行不同级别压缩,从而提高图像的压缩比,在目前的车牌识别系统中,由于车牌识别精度不高,以及为了更好地查证车辆等原因,仍需存储图像数据,并且,为了减少图像的数据量,还需要对图像进行压缩处理,由于我们对车牌图像中的不同内容,精度要求不同,因此,可以利用ROI方法进行图像压缩,从而减少图像的数据量。  相似文献   
85.
基于整数小波变换的多光谱图像无损压缩   总被引:9,自引:0,他引:9  
多光谱图像一般都采用预测方法去除空间冗余和谱内冗余实现无损压缩。通过用提升方法构造整数小波变换, 将变换方法用于去除空间冗余;通过分类方法构造谱间预测器,用预测方法去除谱间冗余,两者相结合,实现无损压缩。由于变换方法的去相关性能良好,使该方法压缩效果大大改善。  相似文献   
86.
基于小波多分辨率分析方法的海冰遥感影像数据融合   总被引:6,自引:0,他引:6  
采用小波多分辨率分析方法,对辽东湾2000-01-18的海冰遥感数据(NOAA/ARHRR和Radarsat/ScanSAR)进行了融合分析,并从几方面对结果作了深入的分析和对比。文中首次采用了小波分析中的多层次分解和重构技术用于数据融合分析。  相似文献   
87.
中国近海TOPEX/Poseidon卫星测高海平面变化的CPCA分析   总被引:10,自引:2,他引:10  
王勇  许厚泽  詹金刚 《测绘学报》2001,30(2):173-178
用复主成分分析方法,对中国近海TOPEX/Poseidon卫星6年的测高的海平面变化资料进行了分析,给出了中国南海,黄海和东海的海平面变化的空间和时间分布特重征,利用小波方法分析了主要主成分时间变化序列的时-频特征,分析结果表明,主要主成分的空间分布特征与海洋环充相对应,南海,黄海和东海的海平面变化存在显著的年际和2个月的非稳态振荡信号,南海具有较明显的半年周期信号,而黄海和东海的半年周期信号不明显。  相似文献   
88.
89.
在介绍球面小波理论的基础上,推导和比较了几种球面小波,分析了最新地球重力模型-EGM96,以此为依据,把球面小波多分辨分析用于计算全球自由空气异常及重力大地水准面,并对处理结果做出解释。  相似文献   
90.
Some new imaging formulas for seismic reflection wave and their theoretical basis are given. Phenomena of wave propagation should be characterized by instantaneous spectrum and expressed by complex function of three variables (time, space and frequency) in mathematics. Various physical parameters of medium are also complex functions of two variables (space and frequency). The relationship between reflection coefficient of medium and spectrum of reflected wave is given. Multi-reflection and filter of formations are considered in inversion formulas. Problems in classical convolution model and wave equation are illustrated. All these inversion formulas can be used to image underground medium by wavelet transform and method of “3-basic colors”. Different colors mean different media.  相似文献   
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