摘要：边界识别是位场数据处理解释中的重要环节,传统边界识别方法通常不能均衡深、浅部地质体边界.基于尺度空间技术和归一化的Facet模型检测算子,本文开发了一种带通空间滤波和边缘检测相结合的边界识别方法,有效地提高位场数据边界识别的精度和可靠性.为了验证本文算法的有效性和稳定性,分析了不同尺度空间函数和检测算子对算法的影响,并且对比了传统边界识别方法的效果.理论模拟和实际数据分析表明,利用位场垂向二阶导数进行的基于尺度空间技术的归一化Facet模型边界识别方法不仅算法的稳定性强,而且可以避免高阶导数对噪声干扰放大作用,同时均衡深部和浅部地质体边界,从而可以更精确地识别地质体的形态.

关键词：边界识别 尺度空间函数 归一化facet模型检测算子 位场 

单位：中南大学地球科学与信息物理学院; 长沙410083; 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室; 长沙410083