一种用于地震体显著结构检测的注意力新模型

提出了一种利用视觉感知与人眼视觉系统建模的地震解释新方法。具体而言，提出了一种基于新型注意力模型的显著性检测算法，用于识别地震数据体内的地下结构。该算法采用 3D-FFT 与多维谱投影，将局部谱分解为三个不同的分量，每个分量刻画数据不同维度上的变化。随后，提出一种新型方向性中心-环绕注意力模型，在每个投影维度内结合各体素周围的方向性比较以进行显著性检测。接着，沿各维度得到的显著性图被自适应地组合以产生统一的显著性图，其突出了相对于邻近剖面具有细微变化和相对运动的不同结构。关于地震数据的先验信息既可嵌入所提注意力模型的方向性比较中，也可在自适应组合显著性图时通过指定模板纳入算法。在来自北海（荷兰）和大南盆地（新西兰）的两个真实地震数据集上的实验结果表明，所提算法可一次性有效检测不同性质与形态下的显著地震结构，这与传统地震解释算法显著不同。结果进一步表明，所提方法优于自然图像与视频上可比的顶尖显著性检测算法，而那些算法不足以处理地震成像数据。