本发明涉及一种基于地质雷达图像预处理方法，属于图像处理技术领域。
背景技术：
当前现有的地质雷达图像，针对隧道岩体裂隙，可以做到在一定程度上信号处理，但其处理方法并不固定，往往无法去除高频(雪花)样信号和轻微扰动信号，即对地质雷达所形成的隧道内岩体裂隙图像无法进行较好的处理，使得对地质雷达所采集的隧道内岩体裂隙图像识别造成一定干扰，加之地质雷达所形成的隧道内岩体内地质特征受扰动较大，识别较为模糊，造成判定并不精准。
传统的图像处理算法又很难实现对地质雷达图像的特征精准过滤。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于图像处理技术的地质雷达图像预处理方法，采用了基于特征的分割符号雷达图像表示滤波器(filterbasedonfeature-baseddividingsymbolicradarimagesrepresentation，fds-filter)进行地质图像滤波，对图像中各种信号干扰进行精准过滤，克服了预处理后地质雷达图像对地质特征信号扰动和特征偏移较大的弊端，预处理之后的地质雷达能够较为精准的展现地质特征。
术语解释：
1、可希霍夫偏移：建立在波动方程的克希霍夫解基础上的偏移方法。克希霍夫积分形式为
本发明采用以下技术方案：
一种基于地质雷达图像的预处理方法，包括：
步骤1：利用基于特征的分割符号雷达图像表示滤波器(filterbasedonfeature-baseddividingsymbolicradarimagesrepresentation)，即fds-filter对地质雷达图像先进行滤波；
步骤2：利用图像处理技术对滤波后的地质雷达图像进行反射信号去除；
步骤3：利用图像处理技术对去除反射后的地质雷达图像进行偏移修正。
优选的，步骤1采用fds-filter进行滤波的方法包括以下步骤：
1.1、将整张图像输入fsd-filter；
1.2、采用paa方法，将地质雷达图像t进行标准化为期望为0且方差为1的标准正态分布，记为
1.3、采用sax方法进行特征符号表示，并将子分段波形进行聚类划分；
1.4、记地质雷达图像
1.3、初始待表示分段地质雷达波形即为地质雷达图像t，首先判断当前分段的mics是否超过自设分段阈值σ，如果mics[1:n]≤σ，则该分段不具备迭代滤波划分的条件，可停止当前分段波形的划分，并返回当前分段的长度wt，其中t为段序号；
1.4、如果mics[1:n]≥σ，则该分段具备迭代滤波划分的条件，取当前分段波形的分段转折点stpk，其中k为分段转折点所在波形的位置索引，将原波形划分为左侧分段波形
1.5、然后分别对左侧分段波形lps和右侧分段波形rps重复上述划分过程，直至所有的分段都不具备迭代滤波划分的条件，即mics[i:j]≤σ,1≤i≤j≤n，则滤波分段划分过程结束；
1.6、经过滤波分段划分过程后，图像
1.7、对分段波形
1.8、计算异常噪声参考因子(anomalyreferencefactor，arf)，其计算公式如下：
其中，j为分段索引号，sp_i表示第j条波形的第i个分段的起始数据索引号，通过定义波形的异常噪声参考因子，将具有相近异常参考因子的异常波形归为一类，并进行剔除。
本发明中，paa(piecewiseaggregateapproximation)，即分段聚合近似表示方法，其主要思想是将地质雷达波形平均分为n段，用分段后的平均值表示该分段数据，如图6所示。
优选的，步骤1.3中的sax方法，即符号化聚集近似方法(symbolicaggregateapproximation，sax)是一种利用符号对地质雷达波形进行表示和相似性度量的方法，对于一个给定的雷达波形长度为n地质雷达图像t，符号化聚集近似方法的过程如下所示：
a、将t＝{d1,d2,…,dn}标准化为均值为0、标准差为1的雷达图像
b、利用分段聚合近似方法(piecewiseaggregateapproximation，paa)将
c、标准化后的雷达波形
d、结合字符集a，将
常规的地质雷达处理方法都是基于频谱处理，进行波形操作，本发明的滤波器采用符号特征表示方法paa将频谱进行转换，将细小扰动信号直接过滤(相当于全频段细节扰动滤波)，符号化以后，如图6操作后，很多小扰动信号没有了，然后再根据异常因子进行过滤，能够将大范围的干扰进行独立提出，当然这是根据全局的波形进行权重比对得到的，相当于较大干扰也能有较好的去除效果。
本发明基于符号处理细节扰动效果，一个符号化处理效果就相当好，并且对于较大扰动可通过异常因子进行过滤，添加异常因子权重比对得到较大扰动，即地质雷达图像样本集越多，权重和异常因子训练的就会越好，效果就比较准确。
优选的，步骤2中反射信号去除过程为：
2.1、反卷积滤波算子设定：根据地质雷达图像中第一个正反射和第二个正反射峰值，将两者的样本点数相减，而算子长度值等于该值；
样本点数是指采样点，地质雷达是波，如果展现地质波的话，只能采样进行还原，采样点是需要设置的，例如采用1hz的波，其采样点至少要2hz这么多，根据香农采样定理，波不同，采样点数量也是可以设置的，理论上越多越好，但是越多就越慢，不能无限多，所以，要形成地质雷达图像，需要设置采样点，采样点只要符合香农采样定理就行，就是采样频率大约为地质波频率的2倍就可以，越大越好。
2.2、预测延迟：
确定好算子长度，其值将被设定为理想的输出脉冲长度(大约为雷达子波的半个循环)。
2.3、附加增益
反卷积后的图像信号会衰减，其增益值设定为4，保证其地质波能够恢复到原始地质波的水平增益。
优选的，步骤3包括以下步骤：
3.1、利用去除反射后的地质雷达图像，采用可希霍夫偏移进行信号偏移，其可希霍夫增益参数设定为3。
可希霍夫偏移技术为现有较为成熟的技术，此处不再赘述其偏移方式。
本发明的预处理方法，适用于隧道施工过程中相应的地质雷达图像，特别针对岩体内裂隙有较好的效果，其图像处理过程步骤简化，参数特定，能够较好的针对隧道内岩体地质雷达图像，特别是岩体裂隙进行较好的预处理效果。
本发明的有益效果为：
1、本发明将图像处理技术进行整合，并且对地质雷达图像进行先后处理，提高了地质雷达图像识别完整度。
2、本发明的图像处理流程，其适应用大部分隧道内部岩体地质雷达信号处理，有助于地质雷达图像结果的快速判别，可以通过该处理方法直接进行地质判定，可以在较短的时间处理完毕。
3、本发明对于复杂地质，地质分布不均匀，各种信号干扰混杂的图像也有较好的处理能力，因为在隧道中扫描的地质雷达图像往往受到各种地质情况的干扰。本发明采用了一种新型的滤波器(fds-filter)进行地质图像滤波，对图像中各种信号干扰进行精准过滤，克服了预处理后地质雷达图像对地质特征信号扰动和特征偏移较大的弊端，预处理之后的地质雷达能够较为精准的展现地质特征。
附图说明
图1为本发明原始地质雷达图像示意图；
图2为雷达图像sax表示后的示意图；
图3为雷达图像采用fsd-filter处理后的示意图；
图4为对地质雷达图像进行去除反射效果示意图；
图5为对地质雷达图像进行偏移效果示意图；
图6为本发明的paa处理过程示意图。
具体实施方式：
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述，但不仅限于此，本发明未详尽说明的，均按本领域常规技术。
实施例1：
一种基于地质雷达图像的预处理方法，包括：
步骤1：利用基于特征的分割符号雷达图像表示滤波器(filterbasedonfeature-baseddividingsymbolicradarimagesrepresentation)，即fds-filter对地质雷达图像先进行进行滤波；
步骤2：利用图像处理技术对滤波后的地质雷达图像进行反射信号去除；
步骤3：利用图像处理技术对去除反射后的地质雷达图像进行偏移修正。
实施例2：
一种基于地质雷达图像的预处理方法，如实施例1所示，所不同的是，步骤1采用fds-filter进行滤波的方法包括以下步骤：
1.1、将整张图像输入fsd-filter；
1.2、采用paa方法，将地质雷达图像t进行标准化为期望为0且方差为1的标准正态分布，记为
1.3、采用sax方法进行特征符号表示，并将子分段波形进行聚类划分；
1.4、记地质雷达图像
1.3、初始待表示分段地质雷达波形即为地质雷达图像t，首先判断当前分段的mics是否超过自设分段阈值σ，如果mics[1:n]≤σ，则该分段不具备迭代滤波划分的条件，可停止当前分段波形的划分，并返回当前分段的长度wt，其中t为段序号；
1.4、如果mics[1:n]≥σ，则该分段具备迭代滤波划分的条件，取当前分段波形的分段转折点stpk，其中k为分段转折点所在波形的位置索引，将原波形划分为左侧分段波形
1.5、然后分别对左侧分段波形lps和右侧分段波形rps重复上述划分过程，直至所有的分段都不具备迭代滤波划分的条件，即mics[i:j]≤σ,1≤i≤j≤n，则滤波分段划分过程结束；
1.6、经过滤波分段划分过程后，图像
1.7、对分段波形
1.8、计算异常噪声参考因子(anomalyreferencefactor，arf)，其计算公式如下：
其中，j为分段索引号，sp_i表示第j条波形的第i个分段的起始数据索引号，通过定义波形的异常噪声参考因子，将具有相近异常参考因子的异常波形归为一类，并进行剔除。
本发明中，paa(piecewiseaggregateapproximation)，即分段聚合近似表示方法，其主要思想是将地质雷达波形平均分为n段，用分段后的平均值表示该分段数据，如图6所示。
实施例3：
一种基于地质雷达图像的预处理方法，如实施例2所示，所不同的是，步骤1.3中的sax方法，即符号化聚集近似方法(symbolicaggregateapproximation，sax)是一种利用符号对地质雷达波形进行表示和相似性度量的方法，对于一个给定的雷达波形长度为n地质雷达图像t，符号化聚集近似方法的过程如下所示：
a、将t＝{d1,d2,…,dn}标准化为均值为0、标准差为1的雷达图像
b、利用分段聚合近似方法(piecewiseaggregateapproximation，paa)将
c、标准化后的雷达波形
d、结合字符集a，将
图1为原始地质雷达图像的某一示意图，图2为雷达图像sax表示后的示意图，图3为雷达图像采用fsd-filter处理后的示意图。
常规的地质雷达处理方法都是基于频谱处理，进行波形操作，本发明的滤波器采用符号特征表示方法paa将频谱进行转换，将细小扰动信号直接过滤(相当于全频段细节扰动滤波)，符号化以后，如图6操作后，很多小扰动信号没有了，然后再根据异常因子进行过滤，能够将大范围的干扰进行独立提出，当然这是根据全局的波形进行权重比对得到的，相当于较大干扰也能有较好的去除效果。
本发明基于符号处理细节扰动效果，一个符号化处理效果就相当好，并且对于较大扰动可通过异常因子进行过滤，添加异常因子权重比对得到较大扰动，即地质雷达图像样本集越多，权重和异常因子训练的就会越好，效果就比较准确。
实施例4：
一种基于地质雷达图像的预处理方法，如实施例1所示，所不同的是，步骤2中反射信号去除过程为：
2.1、反卷积滤波算子设定：根据地质雷达图像中第一个正反射和第二个正反射峰值，将两者的样本点数相减，而算子长度值等于该值；
样本点数是指采样点，地质雷达是波，如果展现地质波的话，只能采样进行还原，采样点是需要设置的，例如采用1hz的波，其采样点至少要2hz这么多，根据香农采样定理，波不同，采样点数量也是可以设置的，理论上越多越好，但是越多就越慢，不能无限多，所以，要形成地质雷达图像，需要设置采样点，采样点只要符合香农采样定理就行，就是采样频率大约为地质波频率的2倍就可以，越大越好。
2.2、预测延迟：
确定好算子长度，其值将被设定为理想的输出脉冲长度(大约为雷达子波的半个循环)。
2.3、附加增益
反卷积后的图像信号会衰减，其增益值设定为4，保证其地质波能够恢复到原始地质波的水平增益。
图4为对地质雷达图像进行去除反射效果示意图。
实施例5：
一种基于地质雷达图像的预处理方法，如实施例1所示，所不同的是，步骤3包括以下步骤：
3.1、利用去除反射后的地质雷达图像，采用可希霍夫偏移进行信号偏移，其可希霍夫增益参数设定为3，图5为对地质雷达图像进行偏移效果示意图，其中矩形框内是可能出现的裂隙。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
1.一种基于地质雷达图像预处理方法，其特征在于，包括：
步骤1：利用基于特征的分割符号雷达图像表示滤波器，即fds-filter对地质雷达图像先进行滤波；
步骤2：利用图像处理技术对滤波后的地质雷达图像进行反射信号去除；
步骤3：利用图像处理技术对去除反射后的地质雷达图像进行偏移修正。
2.根据权利要求1所述的基于地质雷达图像预处理方法，其特征在于，步骤1采用fds-filter进行滤波的方法包括以下步骤：
1.1、将整张图像输入fsd-filter；
1.2、采用paa方法，将地质雷达图像t进行标准化为期望为0且方差为1的标准正态分布，记为
1.3、采用sax方法进行特征符号表示，并将子分段波形进行聚类划分；
1.4、记地质雷达图像
1.3、初始待表示分段地质雷达波形即为地质雷达图像t，首先判断当前分段的mics是否超过自设分段阈值σ，如果mics[1:n]≤σ，则该分段不具备迭代滤波划分的条件，可停止当前分段波形的划分，并返回当前分段的长度wt，其中t为段序号；
1.4、如果mics[1:n]≥σ，则该分段具备迭代滤波划分的条件，取当前分段波形的分段转折点stpk，其中k为分段转折点所在波形的位置索引，将原波形划分为左侧分段波形
1.5、然后分别对左侧分段波形lps和右侧分段波形rps重复上述划分过程，直至所有的分段都不具备迭代滤波划分的条件，即mics[i:j]≤σ,1≤i≤j≤n，则滤波分段划分过程结束；
1.6、经过滤波分段划分过程后，图像
1.7、对分段波形
1.8、计算异常噪声参考因子(anomalyreferencefactor，arf)，其计算公式如下：
其中，j为分段索引号，sp_i表示第j条波形的第i个分段的起始数据索引号，通过定义波形的异常噪声参考因子，将具有相近异常参考因子的异常波形归为一类，并进行剔除。
3.根据权利要求2所述的基于地质雷达图像预处理方法，其特征在于，步骤1.3中的sax方法，即符号化聚集近似方法是一种利用符号对地质雷达波形进行表示和相似性度量的方法，对于一个给定的雷达波形长度为n地质雷达图像t，符号化聚集近似方法的过程如下所示：
a、将t＝{d1,d2,…,dn}标准化为均值为0、标准差为1的雷达图像
b、利用分段聚合近似方法(piecewiseaggregateapproximation，paa)将
c、标准化后的雷达波形
d、结合字符集a，将
4.根据权利要求1所述的基于地质雷达图像预处理方法，其特征在于，步骤2中反射信号去除过程为：
2.1、反卷积滤波算子设定：根据地质雷达图像中第一个正反射和第二个正反射峰值，将两者的样本点数相减，而算子长度值等于该值；
2.2、预测延迟：
确定好算子长度，其值将被设定为理想的输出脉冲长度；
2.3、附加增益
反卷积后的图像信号会衰减，其增益值设定为4，保证其地质波能够恢复到原始地质波的水平增益。
5.根据权利要求1所述的基于地质雷达图像预处理方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
3.1、利用去除反射后的地质雷达图像，采用可希霍夫偏移进行信号偏移，其可希霍夫增益参数设定为3。
技术总结