本发明公开了一种基于小波技术的地震数据融合方法，具体包括以下步骤：S1，采集地震纹理属性图像，基于地震纹理属性图像进行图像处理，获得不同方向的分解系数；S2，基于不同方向的分解系数进行融合，获得融合的系数；S3，基于融合的系数进行小波逆变换，获得融合图像。本发明的离散小波对图像进行分解后的系数保持原始图像的能量守恒，得到低频系数和不同方向上的高频系数，其中低频部分主要反映的是图像的概况，高频部分主要反映的是图像的细节，将图像分解为高、低频的系数进行分类处理，提高了下一步融合的准确率，并且在进行二次小波变换时节省了运算时间，提高了效率。
1.一种基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，采集地震纹理属性图像，对所述地震纹理属性图像进行图像处理，获得不同方向的地震数据分解系数；
S2，基于不同方向的所述地震数据分解系数进行融合，获得融合小波系数和近似小波系数；
S3，基于所述融合小波系数和近似小波系数进行小波逆变换，获得地震数据融合图像；
所述S1中图像处理的方法为：采用二维离散小波变换对所述地震纹理属性图像进行处理，所述二维离散小波变换的表达式DWT(j,k1,k2)为：
其中，j、k1、k2都为任意整数，a0为常数，
表示二维小波的母函数，m代表横坐标，n代表纵坐标；
所述S1中，对所述地震纹理属性图像进行一次所述二维离散小波变换时，获得的所述不同方向的地震数据分解系数包括高频子带和低频子带；
对所述地震纹理属性图像进行二次处理时，只需对所述低频子带进行处理，所述低频子带的表达式为：
其中，φ代表二维小波的母函数；
在所述不同方向的地震数据分解系数进行融合的过程中：
所述高频子带中，选择最优的小波变换，并选择图像邻域绝对值的平均值最大的系数作为高频融合小波系数；
在所述低频子带中，选择多源图像的低频系数的加权平均值作为近似小波系数；
所述S1中的地震数据包括但不限于：振幅、频率、相位、相干、倾角、Q值、速度、包络、正交道、相似体和波阻抗，所述地震数据中的数据均用于融合；地震纹理图像包括但不限于振幅属性切片、频率属性切片。
2.根据权利要求1所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：所述高频子带包括水平方向高频子带、垂直方向高频子带和对角线方向高频子带；
其中所述水平方向高频子带的表达式为：
其中，φ1代表水平方向二维小波母函数，x代表横坐标，y代表纵坐标；
所述垂直方向高频子带的表达式为：
其中，φ2代表垂直方向二维小波母函数；
所述对角线方向高频子带的表达式为：
其中，φ3代表对角线方向二维小波母函数。
3.根据权利要求1所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：所述S2中，对不同方向的地震数据分解系数进行融合的方法为：基于多尺度变换进行地震数据图像融合，所述多尺度变换包括但不限于：基于塔式变换的拉氏塔式变换分解和梯度塔式分解。
4.根据权利要求3所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：基于多尺度变换进行地震数据图像融合中，融合为像素级图像融合。
5.根据权利要求1所述的基于小波技术的地震数据融合方法，其特征在于：
所述S3中，所述小波逆变换用于将图像转换为图像矩阵，在逆变换的过程中，所述融合小波系数和近似小波系数被用作逆小波变换的输入。
请联系平台。
请联系平台。
