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张量可控源音频大地电磁法的应用实例 总被引:2,自引:0,他引:2
可控源音频大地电磁法(CSAMT)的最大特点是采用人工场源,大大增加了电磁信号强度,弥补了天然场源信号微弱、不易观测等缺点,已被广泛应用到矿产普查、油气勘探、水文环境等方面,并发挥了巨大的作用。此外,它还具有工作效率高,利用一个偶极发射可以在两侧扇形区域内测量;水平和垂直分辨率较高,高阻屏蔽作用小等优点。但是,由于这些年一直采用的是赤道偶极装置的标量测量,其缺点一是标量测量适合简单的地质环境,不适合复杂地质条件勘查;二是由于观测范围受单一偶极发射装置的限制,在长剖面观测或者区域观测中,常常需要调整发射源的位置,若发射源布置在断裂构造上,由于场源效应会导致无法处理多个发射源的观测数据。随着近几年德国Metronix公司的张量CSAMT发射装置的研制成功,通过求取张量阻抗要素,更适合探测二维、甚至三维地质结构,并且还可以在发射装置周围进行全方位观测。随着该仪器的引进,在安徽省两个矿区进行了张量CSAMT试验,通过与标量CSAMT对比结果表明,张量CSAMT可利用阻抗分解技术能有效地分析地质结构等信息,有助于复杂构造勘查,也将会促进CSAMT法的应用与发展。 相似文献
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研制了适用于大庆油田的WT-1、WT-2、WT-3三套氮气泡沫剂体系。首先进行了静态评价实验,考察了温度、矿化度、含油饱和度等因素对三种氮气泡沫剂体系发泡体积、泡沫半衰期等性能的影响。实验结果表明:三种氮气泡沫剂体系适用于油藏温度小于55℃、矿化度小于5000mg/L、含油饱和度低于20%的油藏。然后,选用泡沫剂体系WT-1进行了动态评价实验,考察了发泡剂浓度、岩心渗透率、注入速度等因素对泡沫剂性能的影响。动态实验结果表明:气液比(氮气∶泡沫剂)介于1∶1~2∶1之间为最佳,注入速度对产生泡沫的质量没有明显影响,气液混注比气液交替注入效果好。大庆油田北2-丁2-59井组应用研制的氮气泡沫剂体系调剖后,启动压力平均升高0.7MPa,吸水剖面得到了有效调整,9口采油井中有6口井受效,整个井组累计增油3486t。 相似文献
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基于局部Zernike矩的RST不变水印 总被引:1,自引:0,他引:1
旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,而使常规水印检测失败,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变水印算法.利用图像归一化后的Zernike矩幅度具有RST不变的性质,将由Zernike矩重构的水印图像在空域嵌入原始图像的局部中,并提取该区域的Zernike矩幅度矢量作为水印矢量.水印检测时,计算局部区域的Zernike矩,并与已知Zernike矩矢量计算均方误差根(RMSE)判断水印存在与否.与使用图像全局Zernike矩相比,使用局部矩使得水印具有更好的旋转不变性,同时水印对于缩放、JPEG压缩和噪声等攻击也具有较好的检测性能. 相似文献
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基于伪Zernike矩的抗几何攻击图像水印 总被引:1,自引:5,他引:1
针对几何攻击容易使常规水印算法检测失败的问题,利用图像伪Zernike矩的幅度具有旋转不变的性质,提出了一种抗几何攻击图像水印算法(GWPZM).首先计算图像的伪Zernike矩,选择适宜于嵌入水印的矩进行幅度改变量测试.筛选出最优矩集合,根据水印比特自适应地修改集合中的矩,并对差矢量进行伪Zernike矩重构,通过将重构图像在空域迭加到原始图像中嵌入水印.水印检测时,首先计算受攻击图像的伪Zernike矩,以最优矩集合作为密钥,通过与原始图像比较矩的幅度提取水印.实验结果表明,GWPZM算法能够抵抗旋转、缩放攻击、二者组合攻击以及JPEG压缩、噪声等常规攻击. 相似文献
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目的 图像美学属性评价可以提供丰富的美学要素,极大地增强图像美学的可解释性。然而现有的图像美学属性评价方法并没有考虑到图像场景类别的多样性,导致评价任务的性能不够理想。为此,本文提出一种深度多任务卷积神经网络(multi task convolutional neural network, MTCNN)模型,利用场景信息辅助图像的美学属性预测。方法 本文模型由双流深度残差网络组成,其中一支网络基于场景预测任务进行训练,以提取图像的场景特征;另一支网络提取图像的美学特征。然后融合这两种特征,通过多任务学习的方式进行训练,以预测图像的美学属性和整体美学分数。结果 为了验证模型的有效性,在图像美学属性数据集(aesthetics and attributes database, AADB)上进行实验验证。结果显示,在斯皮尔曼相关系数(Spearman rank-order correlation coefficient, SRCC)指标上,本文方法各美学属性预测的结果较其他方法的最优值平均提升了6.1%,本文方法整体美学分数预测的结果较其他方法的最优值提升了6.2%。结论 提出的图像美学属性... 相似文献
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目的 人脸识别技术已经在众多领域中得到广泛应用,然而现有识别方法对于人脸图像的质量要求普遍较高,低质量图像会严重影响系统的识别性能,产生误判。人脸图像质量评价方法可用于高质量图像的筛选,对改善人脸识别系统的性能有重要作用。不同于传统的图像质量评价,人脸图像质量评价是一种可用性评价,目前对其研究较少。人们在进行人脸识别时往往主要通过眼睛、鼻子、嘴等关键区域;基于此,本文提出了一种基于掩膜的人脸图像质量无参考评价方法,通过挖掘脸部关键区域对人脸识别算法的影响计算人脸图像质量。方法 人脸识别方法通常需要比较输入人脸图像和高质量基准图像之间的特征相似度;本文从另一个角度出发,在输入人脸图像的基础上构造低可用性图像作为伪参考,并通过计算输入人脸图像和伪参考图像间的相似性获得输入人脸图像的质量评价分数。具体地,对一幅输入的人脸图像,首先对其关键区域添加掩膜获得低可用性质量的掩膜人脸图像,然后将输入图像和掩膜图像输入特征提取网络以获得人脸特征,最后计算特征间的距离获得输入人脸图像的质量分数。结果 用AOC(错误拒绝曲线围成的区域面积)作为评估指标,在5个数据集上将本文方法与其他主流的人脸质量评价方法... 相似文献