一種三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法，該方法包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、矢量量化、解壓繪制三部分。通過引入目標(biāo)特征，減少目標(biāo)區(qū)域的壓縮損失，提高非目標(biāo)區(qū)域的壓縮率；引入數(shù)據(jù)分級的概念，利于數(shù)據(jù)壓縮；引入層位特征，結(jié)合該特征確定目標(biāo)區(qū)域，利用該信息進行體數(shù)據(jù)的壓縮；引入誤差系數(shù)的概念，通過該誤差系數(shù)可以有效的降低目標(biāo)區(qū)域的失真度，提高整體的壓縮率。通過理論和仿真分析表明，本發(fā)明在提高整體數(shù)據(jù)壓縮率的情況下，提高了目標(biāo)區(qū)域的峰值信噪比。
【專利說明】一種三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及海量三維標(biāo)量場體繪制可視化方法，具體是一種三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法。
【背景技術(shù)】
[0002]體繪制技術(shù)是根據(jù)三維數(shù)據(jù)場產(chǎn)生二維圖像的技術(shù)。相對于面繪制技術(shù)而言，體繪制技術(shù)更注重的是展示數(shù)據(jù)的體細(xì)節(jié)而不是面細(xì)節(jié)，并在醫(yī)學(xué)、地質(zhì)勘探、氣象分析、分子模型構(gòu)造等多個領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。
[0003]隨著體繪制技術(shù)的不斷完善，人們提出了多種體繪制的算法，包括:光線投射法直接體繪制，錯切變換法體繪制，基于紋理預(yù)積分的體繪制技術(shù)等。而隨著對體繪制交互需求的日益提高，體繪制的加速技術(shù)成為該領(lǐng)域研究的熱點。圖形硬件的可編程性的發(fā)展，給可視化領(lǐng)域帶來了顯著的變化。體繪制已經(jīng)有原來的軟件體繪制發(fā)展成為圖形硬件體繪制，并且基于圖形硬件的體繪制技術(shù)在精度，速度方面的優(yōu)勢使GPU成為標(biāo)準(zhǔn)的體繪制平臺。Cabral等提出的基于3D紋理映射硬件的直接體繪制，因具有較高的繪制效率也成為直接體繪制的重要方法之一。LEE B等和Chen Shihao等分別提出的算法是在前人的基礎(chǔ)之上進行了繼承和發(fā)展。Kiss G等提出通過在GPU上實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理和光線投影法來實現(xiàn)實時的高質(zhì)量的體繪制技術(shù)。
[0004]然而隨著測量技術(shù)的發(fā)展，三維數(shù)據(jù)場其數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大。導(dǎo)致傳統(tǒng)的基于圖形硬件體繪制加速算法難以支撐應(yīng)用的需求。主要體現(xiàn)在兩個方面:其一是顯存和主存本身容量限制；其二是數(shù)據(jù)在多級存儲結(jié)構(gòu):磁盤-CPU-GPU之間傳輸，傳輸帶寬的限制等。解決問題的一個重要思路是如何降低體數(shù)據(jù)的規(guī)模。基于此，Nathaniel Fout等提出并實現(xiàn)了壓縮體繪制的方法。其基本思想是將體數(shù)據(jù)壓縮方法和體繪制方法結(jié)合，通過數(shù)據(jù)壓縮以降低數(shù)據(jù)的規(guī)模，從而解決顯存容量和主存到顯存帶寬的限制。Ning等首次提出將矢量量化壓縮算法應(yīng)用于體數(shù)據(jù)壓縮中。吳仲樂等在此基礎(chǔ)之上使用基于區(qū)域分裂的LBG算法對大規(guī)模體數(shù)據(jù)進行矢量量化壓縮。上述算法僅僅通過犧牲壓縮比或增加解壓難度來獲得較好的圖像質(zhì)量，在海量數(shù)據(jù)體繪制中，難以獲得較好的圖像質(zhì)量。Schneider等提出并實現(xiàn)了多層次矢量量化壓縮(hierarchical vector quantization),趙利平等在上述算法的基礎(chǔ)之上提出分類分層矢量量化算法(flag based classical hierarchical vectorquantization)根據(jù)數(shù)據(jù)分塊后的梯度信息對分塊數(shù)據(jù)進行分類。該方法避免了空體元帶來的影響，從而提高了壓縮效率。
[0005]上述體繪制壓縮方法在不同程度上有效解決了海量數(shù)據(jù)的體繪制問題。但針對如圖1所示同質(zhì)區(qū)域小，數(shù)值分布比較散亂的情況下(如地震勘探數(shù)據(jù)等)，不同分塊的相似性較低。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)壓縮方法在保證壓縮率的情況下，圖像質(zhì)量較差。此外，通常情況下，人們只關(guān)注海量數(shù)體中的特定目標(biāo)，其余大部分是冗余數(shù)據(jù)。針對這種情況Chao等提出的信息熵驅(qū)動的壓縮體繪制方法。Guoqing Wu等在此基礎(chǔ)之上進一步優(yōu)化，通過在進行數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)傳輸時跳過非重要性數(shù)據(jù)，減小傳遞到內(nèi)存的數(shù)據(jù)量。但在解決數(shù)值散亂分布的體數(shù)據(jù)情況下，單純的信息熵?zé)o法標(biāo)定體數(shù)據(jù)中的目標(biāo)區(qū)域。
[0006]綜上，矢量量化壓縮體繪制是解決海量三維標(biāo)量場體繪制可視化的一種主要方法。其基本思想是將海量體數(shù)據(jù)進行矢量量化壓縮至顯存可以容納的空間，以提高繪制效率，達到交互體繪制的目的?，F(xiàn)有的方法在解決同質(zhì)區(qū)域小，數(shù)值分布比較散亂的地震數(shù)據(jù)體繪制時，壓縮率較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，針對現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種地震數(shù)據(jù)的壓縮提繪制方法，減少目標(biāo)區(qū)域的壓縮損失，提高非目標(biāo)區(qū)域的壓縮率，同時在提高整體數(shù)據(jù)壓縮率的情況下，提高目標(biāo)區(qū)域的峰值信噪比。
[0008]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法，該方法為:
[0009]I)將原始地震數(shù)據(jù)分割成大小為N*N*N大小的數(shù)據(jù)塊；
[0010]2)計算每一個數(shù)據(jù)塊的梯度值，根據(jù)給定的閾值(該閾值的絕對值小于100)，將梯度值低于所述閾值的數(shù)據(jù)塊標(biāo)記為零塊，并計算所述零塊的均值；將梯度值不低于所述閾值的數(shù)據(jù)塊標(biāo)記為非零塊；
[0011]3)對每一個數(shù)據(jù)塊中相鄰的(N/2)* (N/2)* (N/2)的數(shù)據(jù)求平均值，獲得大小為(N/2) * (N/2) * (N/2)的小數(shù)據(jù)塊；計算每一個小數(shù)據(jù)塊的均值；
[0012]4)對所述數(shù)據(jù)塊與所述小數(shù)據(jù)塊進行差分處理，得到最高層數(shù)據(jù)，即大小為N*N*N的塊差分?jǐn)?shù)據(jù)；對所述小數(shù)據(jù)塊與所述小數(shù)據(jù)塊的均值進行差分處理，得到次高層數(shù)據(jù)，即大小為(N/2)* (N/2)* (N/2)的差分矢量；將所述最高層數(shù)據(jù)經(jīng)矢量量化后，得到碼書一；將所述次高層數(shù)據(jù)經(jīng)矢量量化后，得到碼書二 ；
[0013]5)將上述步驟4)處理后得到的N*N*N的塊差分?jǐn)?shù)據(jù)或(N/2) * (N/2) * (N/2)的差分矢量作為輸入矢量I，將所述輸入矢量I的集合作為一個量化單元V1，計算量化單元V1的失真度D1，進入步驟6) 的形心矢量Y1就是塊差分?jǐn)?shù)據(jù)對應(yīng)的碼書一的一個碼字或差分矢量對應(yīng)的碼書二的一個碼字；
[0014]6)根據(jù)上述量化單元V1構(gòu)造雙向鏈表,所述雙向鏈表中每一個分組對應(yīng)步驟5)的一個碼字，遍歷所述雙向鏈表，將所述雙向鏈表分裂為若干個分組；
[0015]7)確定所述雙向鏈表每一個分組的形心，所述形心即為其對應(yīng)的分組的碼字；根據(jù)碼字的個數(shù)，將所有碼字重新排列為一個體數(shù)據(jù)codebook ；
[0016]8)為所述雙向鏈表每一個分組中的輸入矢量賦給代表所述輸入矢量的碼字在碼書一或碼書二中的索引，計算所述分組對應(yīng)碼字在codebook中的索引，并建立索引體數(shù)據(jù)，其中碼書一對應(yīng)索引數(shù)據(jù)體一，碼書二對應(yīng)索引數(shù)據(jù)體二，兩個索引數(shù)據(jù)體中均包含輸入矢量對應(yīng)的碼字在碼書一或碼書二中的索引信息，索引數(shù)據(jù)體二中還包括了每一個輸入矢量的對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊的類別信息，即零塊或非零塊；
[0017]9)確定所述最高層數(shù)據(jù)或次高層數(shù)據(jù)中每一個數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊在所述碼書一或碼書二中的索引值信息，根據(jù)索引數(shù)據(jù)體二中的數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊的類別信息分別處理非零塊和零塊:對于零塊，直接用步驟2)中計算的均值代替該數(shù)據(jù)塊的標(biāo)量值；對于非零塊，根據(jù)索引信息從碼書一中查找最高層數(shù)據(jù)對應(yīng)的碼字，再從碼書二中查找次高層數(shù)據(jù)對應(yīng)的碼字，最后將上述兩個碼字與該非零塊對應(yīng)的均值相加，即為該非零塊的標(biāo)量值；所述標(biāo)量值的取值范圍是O~255 ;根據(jù)標(biāo)量值的范圍，對每一個標(biāo)量值值賦給設(shè)定顏色信息，然后用這組顏色信息生成地震數(shù)據(jù)體色標(biāo)紋理；
[0018]10)根據(jù)上述步驟9)計算的標(biāo)量值，查找原始地震數(shù)據(jù)的色表紋理，獲取對應(yīng)的顏色信息，完成繪制。
[0019]所述步驟5)中，量化單元V1的失真度D1的計算公式如下:
[0021]其中，Y1是量化單元V1的形心，即Yl SV1中所有輸入矢量的平均值；δ (I，Y1)表示針對輸入矢量I，在形心為Y1的情況下的均方誤差；λ J是為每一個數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊設(shè)定的誤差系數(shù)，該誤差系數(shù)是根據(jù)該數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊是否為重要分塊來設(shè)定的(根據(jù)用戶對重要分塊的需求程度設(shè)定，如果用戶認(rèn)為重要分開非常重要，且只想要重要分塊，則可
以將誤差系數(shù)設(shè)置為無求大)?Ση;表示對量化單元V1內(nèi)的所有輸入矢量I的均方誤差求和。
[0022]重要分塊的確定過程為:根據(jù)給定的層位的空間位置特征信息，計算每一個數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)范圍是否在給定的層位上，若數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)范圍在給定的層位上，則該數(shù)據(jù)塊為重要分塊。
[0023]所述步驟6)中，所述雙向鏈表分裂的過程如下:
[0024]I)選擇所述雙向鏈表中失真度最大的分組ζ j ；
[0025]2)計算所述分組ζ」的自相關(guān)協(xié)方差矩陣M# =Σ..(?.Η??；-Κ;)'唭中，Xi
表示分組(j中的第i個矢量，Yj表示分組(j的形心；(j表示第j個分組；
[0026]3)計算上述自相關(guān)協(xié)方差矩陣M的最大特征向量和該最大特征向量對應(yīng)的最大特征值
[0027]4)將所述分組ζ j分割為左分組ζ left和右分組ζ right,分割公式如下分割公式如下:
[0028]ζ left={i e ζρ< (Yj-Xi)，λ max>〈0} ； ζ right={i e ζ ρ < (YrXi)，λ max> 0}
[0029]5)計算上述左分組ζ left和右分組ζ right的形心和失真度；
[0030]6)將上述左分組ζ left和右分組ζ right加入到所述雙向鏈表中；
[0031]7)將步驟6)得到的雙向鏈表作為下一次分裂的對象，重復(fù)步驟I)~6)，直到最后
[0032]得到的雙向鏈表中的分組個數(shù)滿足用戶設(shè)定的碼書一或碼書二碼字個數(shù)的要求。
[0033]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所具有的有益效果為:本發(fā)明的方法在解決同質(zhì)區(qū)域小，數(shù)據(jù)分布散亂的三維地震數(shù)據(jù)體繪制上，壓縮比高，失真度明顯降低，在大量壓縮數(shù)據(jù)的同時，保證了目標(biāo)區(qū)域的繪制精度，減少目標(biāo)區(qū)域的壓縮損失，提高非目標(biāo)區(qū)域的壓縮率，同時在提高整體數(shù)據(jù)壓縮率的情況下，提高了目標(biāo)區(qū)域的峰值信噪比；本發(fā)明引入了層位特征，結(jié)合該特征確定目標(biāo)區(qū)域，利用該信息進行體數(shù)據(jù)的壓縮，可以有效的減少壓縮后的數(shù)據(jù)量；在體數(shù)據(jù)的預(yù)處理中，引入數(shù)據(jù)分級的概念，利于數(shù)據(jù)壓縮；在矢量量化壓縮算法中，引入誤差系數(shù)的概念，通過該誤差系數(shù)可以有效的降低目標(biāo)區(qū)域的失真度，提高整體的壓縮率；本發(fā)明的方法在解決海量數(shù)據(jù)體繪制上有明顯的優(yōu)勢，該方法同樣適用于同質(zhì)區(qū)域小，數(shù)據(jù)分布散亂的其余海量數(shù)據(jù)壓縮體繪制。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0034]圖1為地震數(shù)據(jù)效果圖；
[0035]圖2為本發(fā)明的方法流程圖；
[0036]圖3為地震數(shù)據(jù)顯示圖；
[0037]圖4為層位特征的地震數(shù)據(jù)示意圖；
[0038]圖5為本發(fā)明數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖；
[0039]圖6為碼書大小為25478，層位約束范圍分別為12，20，30，誤差計算系數(shù)邏輯無窮大情況下本發(fā)明方法與傳統(tǒng)的壓縮體繪制方法效果圖；圖6(&)層位范圍12、碼書個數(shù)為25478的無約束效果圖；圖6(13)層位約束為12、碼書個數(shù)為25478的有約束效果圖；圖6((:)層位范圍12、碼書個數(shù)為25478的無約束改變色標(biāo)效果圖；圖6(d)層位范圍12、碼書個數(shù)為25478的有約束改變色效果圖；圖6(d)層位范圍20、碼書個數(shù)為25478的無約束改變色效果圖；圖6(0層位范圍20、碼書個數(shù)為25478的有約束改變色效果圖；圖6&)層位范圍30、碼書個數(shù)為25478的無約束改變色效果圖；圖6(g)層位范圍30、碼書個數(shù)為25478的有約束改變色效果圖。
【具體實施方式】
[0040]本方法的總體流程如圖2所示，主要包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理、矢量量化、解壓繪制。
[0041]本發(fā)明結(jié)合地震數(shù)據(jù)特征中的層位特征(如圖3和圖4所示)，約束原始數(shù)據(jù)待壓縮數(shù)據(jù)量，提出分級的分類分層矢量量化算法。該方法可以將待壓縮數(shù)據(jù)集中在目標(biāo)區(qū)域，剔除了更多的數(shù)據(jù)冗余，在相同碼書大小的情況下，顯著地降低了壓縮的失真度。
[0042]數(shù)據(jù)預(yù)處理流程如圖5對數(shù)據(jù)進行如下處理:
[0043]I)原始地震數(shù)據(jù)分塊處理:本發(fā)明采用大小為4*4*4的分塊方式將原始地震數(shù)據(jù)分割成數(shù)據(jù)量為64個點的效果(該分塊大小可根據(jù)實際數(shù)據(jù)大小進行調(diào)整)。
[0044]2)確定分塊數(shù)據(jù)的重要級別:本發(fā)明根據(jù)用戶給定的層位特征信息，通過計算每一個分塊數(shù)據(jù)范圍是否在該層位上，確定該分塊是否為重要分塊。
[0045]3)原始地震數(shù)據(jù)分類處理:計算步驟I)中每個分塊的梯度值，根據(jù)用戶給定的閾值，將低于該閾值的分塊標(biāo)記為零塊，并計算其均值。其他塊標(biāo)記為非零塊。
[0046]4)分塊數(shù)據(jù)下采樣處理:本發(fā)明通過對每一個數(shù)據(jù)塊中相鄰的2*2*2的數(shù)據(jù)求平均的方式對數(shù)據(jù)塊進行下采樣處理，獲得大小為2*2*2的小塊。
[0047]5)小數(shù)據(jù)塊塊求均值處理:計算每一個小數(shù)據(jù)塊的均值。
[0048]6)差分處理:分別進行數(shù)據(jù)塊塊與小數(shù)據(jù)塊，小數(shù)據(jù)塊與均值之間的差分處理。差分的結(jié)果矢量集作為后續(xù)矢量量化的輸入數(shù)據(jù)。其中前者的差分結(jié)果作為最高層數(shù)據(jù)，經(jīng)過矢量量化處理后的結(jié)果對應(yīng)為碼書一，后者的差分結(jié)果作為次高層數(shù)據(jù)，相應(yīng)的經(jīng)過矢量量化后的結(jié)果為碼書二。
[0049]對于梯度值非零的塊，需要對次高層和最高層的數(shù)據(jù)進行矢量量化。矢量量化的過程可以分為三個階段:碼書設(shè)計、編碼和解碼，其中碼書設(shè)計會對壓縮性能產(chǎn)生十分重要的影響。[0050]本發(fā)明矢量量化的具體步驟:
[0051]I)將數(shù)據(jù)預(yù)處理階段獲得的每一個4*4*4的塊差分?jǐn)?shù)據(jù)作為一個輸入矢量I，構(gòu)造一個量化單元V1，該量化單元包含整個層次的塊差分?jǐn)?shù)據(jù)，即輸入矢量I的集合。1是％的形心。V1的失真度可以通過下式計算獲得。
[0052]D1 = Yjx ^XjSiX-Y,)[0053]其中，D1S V1的失真度，δ (X, Y1)表示針對輸入矢量X，在形心為Y1的情況下起均方誤差。λ 是根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段確定的每一個塊的級別用戶設(shè)定的誤差系數(shù)。D1是通過對每一個輸入矢量X與形心的均方誤差的和來計算得到的。
[0054]2)根據(jù)步驟一中獲得的分組(V1)構(gòu)造雙向鏈表，鏈表中每一個分組對應(yīng)矢量量化后的一個碼字，然后遍歷該鏈表，進行分裂，具體分裂過程如下
[0055]a)選擇雙向鏈表中失真度Dj最大的分組ζ；
[0056]b)計算該分組的自相關(guān)協(xié)方差矩陣；Μ = Σ,_ (UHH)7.;
[0057]c)計算M的最大特征向量和相對應(yīng)的最大特征值λ max ；
[0058]根據(jù)上述公式將最大分組(jj進行分割為左和右分組；
[0059]e)計算新分組的形心和失真度；
[0060]f)將新分組加入到分組鏈表中；
[0061]g)將步驟6)得到的雙向鏈表作為下一次分裂的對象，重復(fù)步驟I)~6)，直到最后得到的雙向鏈表中的分組個數(shù)滿足用戶設(shè)定的碼書個數(shù)要求；碼書個數(shù)可以設(shè)為無窮大，也可能為無窮小。
[0062]3)對步驟二中生成的雙向鏈表進行處理:
[0063]a)確定每一個分組的形心，為該分組的碼字；
[0064]b)根據(jù)碼字的個數(shù)，將所有的碼字重新排列為一個體數(shù)據(jù)codebook ；
[0065]c)分別對每一個分組中的輸入矢計算該分組對應(yīng)碼字在codebook中的索引，并建立索引體數(shù)據(jù)，存儲每一個輸入矢量對應(yīng)的在碼書中的索引；
[0066]4)對次高層2*2*2的差分矢量重復(fù)步驟2和3的操作；
[0067]最終獲得的數(shù)據(jù)如圖5所示分別為最高層索引+均值，次高層索引+均值，最高層碼書，次高層碼書。
[0068]本發(fā)明的解壓算法如下:對每一個塊分別確定該塊在碼書一和碼書二中的索引值信息，然后根據(jù)碼書二索引中的類別信息分別處理非零值塊和零值塊。最后根據(jù)原始數(shù)據(jù)空間中數(shù)據(jù)點在其所在塊中的偏移量，計算該點在碼字中的偏移量，進而確定數(shù)據(jù)點的標(biāo)量值。
[0069]結(jié)合GPU紋理映射的具體解壓算法如下:
[0070]Stepl:根據(jù)紋理坐標(biāo)從索引紋理中取出碼書一和碼書二紋理索引；
[0071]Step2:從碼書二索引中取出塊的類別信息，判斷如果當(dāng)前塊的是零值塊，則直接取均值作為整個塊的數(shù)據(jù)。否則轉(zhuǎn)到Step3;
[0072]Step3:根據(jù)兩份索引/[目息取出對應(yīng)次聞層和最聞層的對應(yīng)塊的索引；
[0073]Step4:計算空間點在塊內(nèi)偏移量，并結(jié)合塊的索引，計算當(dāng)前點對應(yīng)到碼書一和碼書二中的值。
[0074]Step5:根據(jù)取出的標(biāo)量值查找色表，獲取當(dāng)前點的顏色和透明信息。
[0075]本發(fā)明的應(yīng)用測試均是在Windows7，2.6GHz雙核CPU，4G內(nèi)存，英偉達GeForce210下進行的。編程環(huán)境為VS2008,編程語言為C++, OpenGL。壓縮后圖像的恢復(fù)質(zhì)量使用峰值信噪比來衡量，壓縮比使用原始數(shù)據(jù)與壓縮后的數(shù)據(jù)的商來衡量，另外針對本發(fā)明方法的特殊性，為了分析本發(fā)明方法性能的優(yōu)劣，本發(fā)明在仿真結(jié)果中加入了索引空間的計算，重要塊比重等信息。仿真使用的地震數(shù)據(jù)的范圍為xline方向O~400，inline方向為O~255，time方向為O~1751，標(biāo)量數(shù)據(jù)類型為char型，故整個仿真數(shù)據(jù)大小為400X250X1751X8bit。矢量量化過程中碼書的大小根據(jù)目標(biāo)特征的實際情況而定，但在仿真中至少保證對每組效果對比圖其碼書大小是確定的。
[0076]對比圖6 (a)和圖6 (b)可見，本發(fā)明方法在目標(biāo)區(qū)域(圖6 (a)和圖6 (b)中紅色框區(qū)域)的體繪制效果較傳統(tǒng)的壓縮體繪制方法有明顯的改善，但在非目標(biāo)區(qū)域內(nèi)體繪制效果較差。這是由于該方法在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)之上引入了目標(biāo)特征的概念，通過深入分析三維標(biāo)量場數(shù)據(jù)來獲取目標(biāo)區(qū)域的特征，進而結(jié)合該特征對數(shù)據(jù)進行矢量量化壓縮。這種的方法的優(yōu)勢在于可以有效的使碼書向目標(biāo)區(qū)域集中，在保證一定壓縮比的前提下，使得目標(biāo)區(qū)域繪制更精細(xì)。圖6 (e)和圖6 (f)、圖6 (g)和圖6 (h)通過同步改變傳遞函數(shù)得到的兩組基于目標(biāo)特征和傳統(tǒng)矢量量化壓縮體繪制算法的效果對比圖，這兩組效果圖更加突出顯示了本發(fā)明方法在改變目標(biāo)區(qū)域繪制效果的優(yōu)勢。
[0077]表1數(shù)據(jù)分布情況(空間大小(MB))
【權(quán)利要求】
1.一種三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法，其特征在于，該方法為: 1)將原始地震數(shù)據(jù)分割成大小為N*N*N大小的數(shù)據(jù)塊； 2)計算每一個數(shù)據(jù)塊的梯度值，根據(jù)給定的閾值，將梯度值低于所述閾值的數(shù)據(jù)塊標(biāo)記為零塊，并計算所述零塊的均值；將梯度值不低于所述閾值的數(shù)據(jù)塊標(biāo)記為非零塊；所述閾值的絕對值小于100 ； 3)對每一個數(shù)據(jù)塊中相鄰的(N/2)*(N/2)* (N/2)的數(shù)據(jù)求平均值，獲得大小為(N/2)* (N/2) * (N/2)的小數(shù)據(jù)塊；計算每一個小數(shù)據(jù)塊的均值； 4)對所述數(shù)據(jù)塊與所述小數(shù)據(jù)塊進行差分處理，得到最高層數(shù)據(jù)，即大小為N*N*N的塊差分?jǐn)?shù)據(jù)；對所述小數(shù)據(jù)塊與所述小數(shù)據(jù)塊的均值進行差分處理，得到次高層數(shù)據(jù)，即大小為(N/2)* (N/2)* (N/2)的差分矢量；將所述最高層數(shù)據(jù)經(jīng)矢量量化后，得到碼書一；將所述次高層數(shù)據(jù)經(jīng)矢量量化后，得到碼書二 ； 5)將上述步驟4)處理后得到的N*N*N的塊差分?jǐn)?shù)據(jù)或(N/2)* (N/2) * (N/2)的差分矢量作為輸入矢量I，將所述輸入矢量I的集合作為一個量化單元V1，計算量化單元V1的失真度D1，進入步驟6) 的形心矢量Y1就是塊差分?jǐn)?shù)據(jù)對應(yīng)的碼書一的一個碼字或差分矢量對應(yīng)的碼書二的一個碼字； 6)根據(jù)上述量化單元V1構(gòu)造雙向鏈表,所述雙向鏈表中每一個分組對應(yīng)步驟5)的一個碼字，遍歷所述雙向鏈表，將所述雙向鏈表分裂為若干個分組； 7)確定所述雙向鏈表每一個分組的形心，所述形心即為其對應(yīng)的分組的碼字；根據(jù)碼字的個數(shù)，將所有碼字重新排列為一個體數(shù)據(jù)codebook ； 8)為所述雙向鏈表每一個分`組中的輸入矢量賦給代表所述輸入矢量的碼字在碼書一或碼書二中的索引，計算所述分組對應(yīng)碼字在codebook中的索引，并建立索引體數(shù)據(jù)，其中碼書一對應(yīng)索引數(shù)據(jù)體一，碼書二對應(yīng)索引數(shù)據(jù)體二，兩個索引數(shù)據(jù)體中均包含輸入矢量對應(yīng)的碼字在碼書一或碼書二中的索引信息，索引數(shù)據(jù)體二中還包括了每一個輸入矢量的對應(yīng)的數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊的類別信息，即零塊或非零塊； 9)確定所述最高層數(shù)據(jù)或次高層數(shù)據(jù)中每一個數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊在所述碼書一或碼書二中的索引值信息，根據(jù)索引數(shù)據(jù)體二中的數(shù)據(jù)塊或小數(shù)據(jù)塊的類別信息分別處理非零塊和零塊:對于零塊，直接用步驟2)中計算的均值代替該數(shù)據(jù)塊的標(biāo)量值；對于非零塊，根據(jù)索引信息從碼書一中查找最高層數(shù)據(jù)對應(yīng)的碼字，再從碼書二中查找次高層數(shù)據(jù)對應(yīng)的碼字，最后將上述兩個碼字與該非零塊對應(yīng)的均值相加，即為該非零塊的標(biāo)量值；所述標(biāo)量值的取值范圍是O~255 ;根據(jù)標(biāo)量值的范圍，對每一個標(biāo)量值值賦給設(shè)定顏色信息，然后用這組顏色信息生成地震數(shù)據(jù)體色標(biāo)紋理； 10)根據(jù)上述步驟9)計算的標(biāo)量值，查找原始地震數(shù)據(jù)的色表紋理，獲取對應(yīng)的顏色信息，完成繪制。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法，其特征在于，所述步驟I)中，所述數(shù)據(jù)塊的大小為4*4*4。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法，其特征在于，所述步驟2)中，所述給定的閾值的取值范圍為O~20。
4.根據(jù)權(quán)利要求1~3之一所述的三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法，其特征在于，所述步驟5)中，量化單元V1的失真度D1的計算公式如下:
5.根據(jù)權(quán)利要求1~3之一所述的三維地震體矢量量化壓縮體繪制方法，其特征在于，所述步驟6)中，所述雙向鏈表分裂的過程如下: 1)選擇所述雙向鏈表中失真度最大的分組; 2)計算所述分組ζj的自相關(guān)協(xié)方差矩陣Μ
【文檔編號】G01V1/32GK103487833SQ201310421534
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月16日
【發(fā)明者】魯才, 李平春, 胡光岷 申請人:電子科技大學(xué)