離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡和CGA相融合的邊緣檢測

張宇航　許少華　許辰

摘要：針對圖像處理中的邊緣檢測問題，提出一種基于離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡（DNPP）與混沌遺傳算法（CGA）相融合的模型和算法。DNPP的輸入可以直接為數(shù)據(jù)矩陣，實現(xiàn)二維圖像關聯(lián)信息網(wǎng)格化的整體輸入和處理。以圖像網(wǎng)格灰度值作為DPNN處理數(shù)據(jù)集合，利用Sobel算子檢測的技術原理和DPNN的判別能力，實現(xiàn)圖像邊界線的自動辨識和追蹤。文中給出基于混沌遺傳搜索的DNPP求解算法，以油田地震數(shù)據(jù)體切片中砂體的識別和追蹤為例，實際資料處理結(jié)果驗證了檢測模型和算法的有效性。

關鍵詞：圖像處理；邊緣檢測；離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡；混沌遺傳算法；砂體識別和追蹤

中圖分類號：TP183文獻標識碼：A

Abstract：In view of the edge detection problems in image processing， this paper proposed a detection model and algorithm based on the combination of discrete process neural network （DPNN） and chaotic genetic algorithm（CGA） . Inputting DNPP can be the data matrix， which can realize the goal of inputting as well as processing the twodimensional image correlation gridding information integrally. Putting image grey value as DPNN processing data collection and using the technology principle of Sobel operator detection as well as the recognition ability of DPNN， it can reach the goal that the image border line can identify and track automatically. Taking the identification and tracking of the sand body in the oil field seismic data for example， the results show the DNPP algorithm based on the chaos genetic search is effective in detecting model and algorithm.

Key words：image processing；edge detection；discrete process neural networks；chaos genetic algorithm；sand body tracking and identification

1引言

近年來，隨著智能信息處理技術的快速發(fā)展和應用范圍的不斷擴大，面向圖像處理技術領域，已有多種智能算法得到有效應用，例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡[1，2]、遺傳算法[3]、蟻群算法[4]、粒子群算法[5]等，為圖像數(shù)據(jù)中邊緣檢測方法和技術的創(chuàng)新提供了新的理論和算法基礎。離散過程神經(jīng)元網(wǎng)絡[6]（Discrete Process Neural Network，DPNN）是近幾年提出的一種新型動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其輸入可直接為數(shù)據(jù)矩陣，即能實現(xiàn)二維圖像網(wǎng)格數(shù)據(jù)的整體輸入。在實際應用中，將圖像區(qū)域進行適當?shù)木W(wǎng)格劃分，以圖像網(wǎng)格灰度值作為DPNN處理數(shù)據(jù)集合。根據(jù)Sobel算子[7]檢測的技術原理和DPNN模型構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，利用DPNN的信息處理機制，自適應實現(xiàn)圖像區(qū)域中邊界線的自動辨識和追蹤。

將基于DPNN的圖像邊緣檢測算法應用于油田地質(zhì)研究中，在進行地震數(shù)據(jù)體砂體識別和追蹤時，以相鄰兩井地震數(shù)據(jù)體二維切片為圖像區(qū)域，以連井剖面地震數(shù)據(jù)體切片分塊網(wǎng)格的灰度圖像值作為DPNN處理數(shù)據(jù)集合，引入Sobel算子，將算子在X方向和Y方向上相鄰的3×3分塊圖像灰度值進行整體輸入，以保證輸入圖像信息的結(jié)構(gòu)性和完整性。同時，利用混沌遺傳算法（Chaos genetic algorithm，CGA）的全局優(yōu)化能力，對DPNN的權(quán)值矩陣進行優(yōu)化求解，建立基于DPNN和CGA相結(jié)合的邊緣檢測算法，在機制上對砂體識別和邊緣界線展布追蹤具有較好的適應性。

2離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡基本模型

離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入/輸出、連接權(quán)等均可以為離散時間序列或矩陣，其信息處理過程包括離散時間數(shù)據(jù)加權(quán)輸入、時空聚合運算及模式類別輸出等運算。將DPNN用于圖像邊緣點的檢測，考慮含一個離散過程神經(jīng)元隱層、線性單輸出的系統(tǒng)，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計為n-m-1，即輸入層有n個節(jié)點，隱層包含m個節(jié)點，1個非時變神經(jīng)元輸出節(jié)點，如圖1所示。

3用于邊緣檢測的DPNN模型構(gòu)建

在圖像區(qū)域中，以像素的N×N網(wǎng)格分塊鄰域中像素的行向量作為DPNN的特征輸入向量，即將N維行向量作為DPNN一個輸入節(jié)點的輸入向量，這樣，DPNN的輸入層共有N個節(jié)點，一次輸入即可實現(xiàn)N×N階網(wǎng)格圖像信息的完整輸入，避免了循環(huán)輸入和預處理過程，可較大提高網(wǎng)格信息的關聯(lián)和結(jié)構(gòu)完整性。

用于邊緣點檢測的DPNN模型采用三層結(jié)構(gòu)：輸入層包含N個節(jié)點，隱層包含2N個離散過程神經(jīng)元節(jié)點，輸出層為1個非時變神經(jīng)元，網(wǎng)絡輸出為N×N鄰域中心像素處理后的灰度值，該像素值的輸出決定是否為邊緣點或非邊緣點。對應于Sobel檢測算子，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖2所示：

在訓練算法設計中，DPNN權(quán)值矩陣W分塊以Sobel算子模板系數(shù)作為初始權(quán)值，利用Sobel算子的邊緣檢測機制，通過優(yōu)化調(diào)整，建立起基于DPNN的邊緣檢測模型和算法。

4基于CGA的DPNN求解算法

混沌狀態(tài)是自然界中存在的一種隨機現(xiàn)象，在看似雜亂的運動中隱含著概率選擇、狀態(tài)遍歷和系統(tǒng)內(nèi)在運動規(guī)律等性質(zhì)。混沌搜索是將混沌性質(zhì)引人到求解算法的控制規(guī)則中，通過對變量施加混沌擾動，使其按系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律，在可行解空間不重復地搜索到所有狀態(tài)[8]。

混沌遺傳算法[9]是將混沌變量的運動性質(zhì)和GA的遺傳操作相結(jié)合，對參數(shù)進行染色體編碼。根據(jù)遺傳算法的進化機制，進行選擇、交叉、變異等操作，通過在可行解空間的迭代尋優(yōu)，最后收斂到最優(yōu)解。

CGA具體求解步驟：

Step1 初始化：將DPNN中的待求解參數(shù)整合為一條染色體，每個參數(shù)占有一個基因位，采用十進制對參數(shù)進行編碼；

Step2 定義適應度函數(shù)：根據(jù)DPNN訓練目標，適應度定義為網(wǎng)絡誤差函數(shù)（2）的倒數(shù)；

Step3 選擇操作：確定種群規(guī)模和初始種群G，以及適應度函數(shù)F；在G中，采用轉(zhuǎn)輪規(guī)則選擇染色體，染色體被選擇的概率正比于其適應度值；

Step4 被選擇的染色體混沌交叉操作：W′1=λ→W1+（1→-λ→）W2，W′2=λ→W2+（1→-λ→）W1；λi∈（-1，1）。

Step5 染色體混沌變異操作：設變異基因wi，變異后為w'i=wi+β（wUi-wi）或w'i=wi+β（wi-wLi）。其中wUi和wLi為wi上下界，β∈（-1，1）為混沌變量。

Step6 進行全局最優(yōu)解更新；

Step7若滿足終止條件，保存最優(yōu)解停機；否則，返回步Step3。

5實際資料處理和分析

地震-測井信息結(jié)合的油藏綜合評價是油田開發(fā)重要的基礎性工作[10，11]。在基于地震數(shù)據(jù)體并結(jié)合測井信息的砂體識別和追蹤中，首先將聲波速度場的地震資料通過區(qū)域時深對比關系轉(zhuǎn)換到深度域，經(jīng)過層位校正，使井筒剖面上測井解釋層位與地震層位對齊。然后，在相鄰兩口井確定的地震數(shù)據(jù)體二維切片圖像上，根據(jù)測井砂體小層解釋結(jié)果形成井剖面縱向分層數(shù)據(jù)。從某一測井砂體小層出發(fā)，采用圖像區(qū)域沿層位方向遍歷掃描檢測策略，進行邊界點的辨識，實現(xiàn)對砂體連通關系的追蹤，以及對砂體尖滅、缺失等地質(zhì)現(xiàn)象的判別。在實際資料處理中，選擇某油田區(qū)塊的地震、測井資料進行綜合處理，依據(jù)圖像區(qū)域大小和測井解釋各小層砂體厚度分布情況，將相鄰兩井地震數(shù)據(jù)體二維切片圖像劃分成240×720矩形網(wǎng)格，圖2所示的DPNN的結(jié)構(gòu)確定為（3×3）-18-1，CGA算法的種群規(guī)模確定為20。采用37個已有精確層位解釋的地震、測井數(shù)據(jù)樣本對DPNN與CGA相結(jié)合的圖像檢測模型進行訓練，完成建立檢測模型和算法。對包括4口測井資料的工區(qū)地震數(shù)據(jù)進行處理，砂體追蹤結(jié)果如圖3所示。

圖3中，對于厚層和地震層位信息清晰的砂體，井間砂體追蹤結(jié)果表明連通性較好；但對于同向軸扭曲、信噪比較低的砂體，出現(xiàn)地層尖滅或缺失的情況較多，這與該區(qū)塊油田的實際地質(zhì)情況相一致。

6結(jié)論

本文建立了一種基于離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡的二維數(shù)字圖像邊緣檢測模型和算法。該模型可實現(xiàn)二維圖像網(wǎng)格數(shù)據(jù)的整體輸入，在機制上提高了輸入圖像信息的結(jié)構(gòu)關聯(lián)性和完整性。采用混沌遺傳算法進行DPNN和檢測算法參數(shù)的自適應優(yōu)化計算，可滿足針對不同實際應用問題建模時的靈活性和普遍適用性。文中建立的模型和算法也可應用于其他圖像處理領域，具有較為廣泛的實用性。

參考文獻

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