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一种基于变差函数的训练图像平稳性定量评价方法 

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申请/专利权人:长江大学

摘要:本发明公开了一种基于变差函数的训练图像平稳性定量评价方法,通过变差函数计算训练图像的空间平稳性强弱,从而为判别训练图像是否适用于建模提供客观的量化指标。首先通过变差函数来量化训练图像的空间不同锚点与其它区域间的变异性差异,得到锚点距离模型。接着通过锚点距离模型来计算该锚点的平稳性系数,最终通过统计所有距离模型的平稳系数,形成对训练图像的平稳性量化指标。本发明旨在解决训练图像平稳性量化的局限性,大大提高了图像分析的准确性和效率,系统评估训练图像的平稳性,为地质建模提供更准确、更可靠的空间变异性分析方法。

主权项:1.一种基于变差函数的训练图像平稳性定量评价方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤S1、通过空间自相关性分析,定义训练图像各锚点的窗口尺寸大小;步骤S2、在训练图像上找到非锚点,分别计算锚点与非锚点四个方向0°、45°、90°、135°上的实验变差函数值;步骤S3、利用欧式距离公式,计算锚点与非锚点在上述各个方向空间中相同值的网格点上对应的距离,并计算距离平均值;步骤S4、求取训练图像上锚点与所有非锚点之间的平均距离,找出该对应锚点的距离最大值与最小值,根据距离最大与最小值,利用等比例分段的方式对距离的正态分布图进行等比例分段;步骤S5、对于分段的距离模型,通过计算每一分段点对非锚点的距离累计求和并求平均数,得到该非锚点位置的平稳系数,并画出该锚点位置的各向异性相似度模型;步骤S6、重复步骤S2至步骤S5的操作,直至训练图像中的所有锚点位置都计算完毕;步骤S7、根据所有锚点特征图的平稳系数,求取平均值得到该图像的平稳系数;步骤S8、三维训练图像的平稳性计算只需在二维训练图像的操作基础上加上竖向z轴即可,根据平稳系数判断图像是否处于平稳状态。

全文数据:

权利要求:

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