回收网络改善，具有重要的指导意义。

 

　　

2.2 裂缝预测 

　　将图像处理技术移植到地震储层预测会给裂缝性储层识别与评价的探索带来新的观念。
利用边缘检测技术对地震属性处理，然后结合电阻率成像测井资料、岩性资料、测井资料和
瞬间的压力数据高速预测裂缝。相比之下，国内学者的研究对更具体的边缘检测算法，提出
了算法和研究对象。通过选定的振幅数据对象，利用数字图像处理的方法预测裂缝振幅值的
测试，结合裂缝地震波场的多尺度特性，提出了碳酸盐岩裂缝预测的多尺度边缘检测方法。
该方法的主要思想是用小波变换局部极值的模式试验三维地震记录，在裂纹特征的位置，
并通过调整模量在图像的灰度、识别裂缝发育。

 

　　

3 地震数据预处理方法 

　　地震数据采集带噪声会影响地震资料的质量。因此，对地震数据预处理，图像预处理是
用各种各样的数字图像处理技术来提高，这方面的研究方法很多，有自适应误差扩散算法、
中值滤波等。这些方法的目的是光滑脉冲噪声，只有在通过图像预处理方法后才可以在后续
的地震储层预测中取得良好效果。

 

　　

3.1 滤波方法 

　　在一些资料研究对象中，有些信息是不切合实际的应用价值，所以地震信息过滤是非
常必要的。在这方面，技术的使用提高了地震剖面的信噪比的形象。其关键技术是利用光流
分析技术，并计算了相应的分地震剖面上超过偏，然后使用图像积累的地震剖面进行积累
技术，实现了三维地震数据体提高信噪比。该方法充分利用了三维地震信息，不仅可以改善
的信噪比数据体，而且可以降低信号的能量损失，使原始信号的能量关系，使地震剖面的
品质，增加明显的地震解释一个良好的基础。该方法的实现，为地震资料的处理提供了新的
思想、横向分辨率图像增强，就是与相轴连续、断点清晰，以便提供更好的地震资料解释的
物质。

 

　　

3.2 边界处理方法 

　　地震信息十分丰富，在这种情况下，我们必须有一个地震数据的边界处理，提出了一
种基于边缘检测算法的动态误差扩散。分散的方法以及误差方向每一个像素的边缘，然后根
据结果选择边缘检测的像素的动态误差四面八方扩散系数的方法，这种方法能减少误差分
散过程中的误差积累。实验结果表明，该方法能有效提高造成的误差系数和分散的细节图像
轮廓损失。在众多的滤波算法，提出了一种自适应反馈的误差扩散算法。该方法首先采用提
出视、听知觉差的概念，并根据原始图像的灰度区域特征，自适应反馈系数的计算，将被遣
送回原来的视觉形象，以弥补连续可调造成的误差扩散的不同区域的灰度损失。该算法可以
显著提减弱点获得的不良影响的现象，准确地代表更多的图像细节，并表现出比传统算法
更好的主观视觉效果，该方法的运用就会在地震储层的细节描述提供很好的保证。

 

　　

4 展望 

　　地震信息处理与分析是一门交叉学科，边缘检测技术依赖的地震资料、地质目标和数学
方法来决定。在方法的选择，通常是经多种方法的比较分析及各种世界算法才能达到目的特
殊待遇。根据技术边缘检测可以有效解决中小裂隙型储层、裂缝和砂体的边界识别，地球物
理工作者建议在特定目标首先建立数学模型的实验验证了算法的权利。例如，一个差异，为
代表的经典的边缘检测方法，可以通过不同的数学模型，能突出其变化信号点，重点是边
缘化。但无论经典边缘检测算法或其他复杂的边缘检测方法，每一种方法的结果也不同。因
此，边缘检测技术在地震资料用于问题不仅仅是简单的图像处理问题，尤其对小裂隙型储
层、裂缝和砂体的边界识别和影像，首先引入到地震数据的边界滤波器，并在此基础上，对
研究对象的规模水平选定合适的数学算法处理，最后达到对处理结果的空间认识和理解，
并与之相配套的地质目标。最后，边缘检测技术在石油勘探开发中的应用应结合地质、物探、