【摘 要】
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边界识别是位场数据处理解释中的重要环节,传统边界识别方法通常不能均衡深、浅部地质体边界.基于尺度空间技术和归一化的Facet模型检测算子,本文开发了一种带通空间滤波和边
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(2014AA06A602);国家自然科学基金(41574120);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金(2017zzts177);中南大学创新驱动计划(2016CX005)联合资助
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边界识别是位场数据处理解释中的重要环节,传统边界识别方法通常不能均衡深、浅部地质体边界.基于尺度空间技术和归一化的Facet模型检测算子,本文开发了一种带通空间滤波和边缘检测相结合的边界识别方法,有效地提高位场数据边界识别的精度和可靠性.为了验证本文算法的有效性和稳定性,分析了不同尺度空间函数和检测算子对算法的影响,并且对比了传统边界识别方法的效果.理论模拟和实际数据分析表明,利用位场垂向二阶导数进行的基于尺度空间技术的归一化Facet模型边界识别方法不仅算法的稳定性强,而且可以避免高阶导数对噪声干扰放大
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