[發明專利]基于不確定性的三維目標體表面重構方法

有效

• 申請號: 201410394581.1
• 申請日: 2014-08-12
• 公開（公告）號: CN104200529B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 姚興苗;鄧博文;胡光岷
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T17/30
• 分類號: G06T17/30
• 代理公司: 成都宏順專利代理事務所(普通合伙)51227
• 代理人: 周永宏

1.一種基于不確定性的三維目標體表面重構方法，其特征在于，包括以下步驟：?

S1.采用正態概率密度分布函數對目標體散點的可信度進行量化，將目標體散點的可信度u_i表示為：?

其中，x,y,z分別表示正態概率密度分布函數所在坐標系坐標，n表示目標體散點k及其周圍的總點數，σ_ik表示點k的第i種正態分布的方差；?

S2.利用區域生長策略分析法、空間密度分析法和屬性相似度分析法計算目標體散點的不確定性；?

S3.利用D-S證據理論改進方法對S2中得到的目標體散點的不確定性進行融合，建立目標體散點的三維不確定性場，具體包括以下步驟：?

S31.收集種子點追蹤判定方法、空間分布分析判定方法和屬性相似度分析判斷方法的證據源，分別設為：?

M₁＝(u₁,1-u₁)?

M₂＝(u₂,1-u₂)，?

M₃＝(u₃,1-u₃)?

其中，u₁,u₂,u₃分別代表目標體散點的可信度；?

S32.計算種子點追蹤判定方法、空間分布分析判定方法和屬性相似度分析判斷方法中任意兩個證據之間的距離d(M₁,M₂)，d(M₁,M₃)，d(M₂,M₃)；?

S33.計算種子點追蹤判定方法、空間分布分析判定方法和屬性相似度分析判斷方法中任意兩個證據之間的相似度Sim(M₁,M₂)，Sim(M₁,M₃)，Sim(M₂,M₃)；?

S34.計算種子點追蹤判定方法、空間分布分析判定方法和屬性相似度分析判斷方法中任一方法被其他兩種方法所支持的支持程度Sup(M₁)，Sup(M₂)，Sup(M₃)；?

S35.計算種子點追蹤判定方法、空間分布分析判定方法和屬性相似度分析判斷方法對應的權重，得到沖突證據修正后的證據基本概率模型；?

S36.根據合成規則對證據進行合成并計算合成結果，分別得到待測網格點為地質目標體散點和非地質目標體散點的可信度；?

S37.根據計算得到的所有待測網格點為地質目標體散點的可信度，建立目標體散點的不確定性場；?

S4.根據等值面提取方法，從S3建立的目標體散點三維不確定性場中提取目標體表面。?

2.如權利要求1所述的基于不確定性的三維目標體表面重構方法，其特征在于：所述?步驟S2中的區域生長策略分析法包括以下步驟：?

S21.設地質目標體所在連通區域內的目標體數據點的數量為N，點k所在連通區域內目標體散點數量為N_k，定義地質目標體k內的所有散點的連通性為：?

N_k＝N；?

S22.用N_k表示點k正態分布的方差σ_1k為：?

S23.將待測目標體散點的可信度u_1k表示為：?

3.如權利要求1所述的基于不確定性的三維目標體表面重構方法，其特征在于：所述步驟S2中的空間密度分析法包括以下步驟：?

S24.設地質目標體散點的局部區域為S_zone，該區域內地質目標體數據點的點數為N，待測目標體散點局部密集程度的相對大小為ρ，則該地質目標體散點的局部密集程度表示為：?

S25.設待測地質目標體散點的可信度為u_2k，散點k的局部密集程度為ρ_k，用ρ_k表示該點的正態分布的方差σ_2k為：?

S26.將地質目標體散點的可信度u_2k表示為：?

4.如權利要求1所述的基于不確定性的三維目標體表面重構方法，其特征在于：所述步驟S2中的屬性相似度分析法包括以下步驟：?

S27.設地質目標體屬性值為x，待測地質目標體散點及其周圍有n個地震數據點，其屬性值為x₁,x₂,…x_i…,x_n，則該待測地質目標體散點與地質目標體的屬性相似度可表示為：?

S28.設待測地質目標體散點的可信度為u_3k，散點k的屬性相似度為λ_k，用λ_k表示該?點的正態分布的方差σ_3k為：?

σ_3k∝λ_k；?

S29.將地質目標體散點的可信度u_3k表示為：?