ОСНОВАННЫЕ НА ПРИМЕНЕНИИ КОМПЬЮТЕРА ФОРМИРОВАНИЕ И ПРОВЕРКА ТРЕНИРОВОЧНЫХ ОБРАЗОВ, ПРЕДНАЗНАЧЕННЫХ ДЛЯ МНОГОТОЧЕЧНОГО ТЕОСТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

1. Реализуемый с использованием компьютера способ, содержащий этапы, при выполнении которых:
анализируют цифровые данные, представляющие изображение, чтобы сформировать по меньшей мере один статистический показатель, характеризующий стационарность изображения;
получают по меньшей мере один количественный показатель на основании по меньшей мере одного статистического показателя;
определяют, удовлетворяет ли указанный по меньшей мере один количественный показатель критерию стационарности; и
при определении, что указанный по меньшей мере один количественный показатель удовлетворяет указанному критерию стационарности, сохраняют или выводят указанное изображение для использования в качестве сетки стационарного тренировочного образа при по меньшей мере одном многоточечном геостатистическом анализе.
2. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.1, в котором:
указанный по меньшей мере один статистический показатель содержит множество статистических показателей, которые характеризуют стационарность поля ориентации, выделенного из указанного изображения.
3. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.2, в котором:
указанное поле ориентации вычисляют путем получения поля градиентов посредством двумерной конволюции над указанным изображением и затем выделения главной компоненты поля градиентов в пределах скользящего окна фиксированного размера путем использования анализа главных компонент.
4. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.3, в котором:
при двумерной конволюции используют фильтры Превитта.
5. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.2, в котором:
множество статистических показателей, которые характеризуют стационарность поля ориентации включает в себя по меньшей мере один из следующих: (i) первый набор статистических показателей, которые характеризуют неравномерность поля ориентации и поэтому обеспечивают указание на то, что имеется одно или несколько предпочтительных направлений в сетке ориентации, (ii) второй набор статистических показателей, которые характеризуют нормальность распределения направлений в сетке ориентации и поэтому обеспечивают указание на то, что имеется главное направление в поле ориентации, и (iii) третий набор статистических показателей, которые характеризуют повторяемость поля ориентации, которые обеспечивают указание на то, что поле ориентации является аналогичным на протяжении различных зон изображения.
6. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.5, в котором:
множество статистических показателей вычисляют в пределах множества перекрывающихся зон в изображении.
7. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.5, в котором дополнительно:
получают первый количественный показатель на основании первого набора статистических показателей;
получают второй количественный показатель на основании второго набора статистических показателей;
получают третий количественный показатель на основании третьего набора статистических показателей; и
получают количественный показатель, который характеризует стационарность ориентации изображения, на основании первого, второго и третьего количественных показателей.
8. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.7, в котором:
количественный показатель, который характеризует стационарность ориентации изображения, вычисляют по взвешенному среднему первого, второго и третьего количественных показателей.
9. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.1, в котором:
указанный по меньшей мере один статистический показатель содержит множество статистических показателей, которые характеризуют стационарность масштаба указанного изображения.
10. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.9, в котором:
множество статистических показателей, которые характеризуют стационарность масштаба изображения, содержит расстояния между первым набором векторов признаков и вторым набором векторов признаков, при этом первый набор векторов признаков получают на основании первого набора изображений смещения, который формируют, подвергая изображение воздействию множества операций зависящего от поворота взятия выборок, а второй набор векторов признаков получают на основании второго набора изображений смещения, который формируют, подвергая эталонный образ, выбранный из изображения, воздействию операций зависящего от поворота и масштаба взятия выборок.
11. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.10, в котором:
при множестве операций зависящего от поворота взятия выборок используют взятие выборок в круговой окрестности вместе с преобразованиями ориентации; и
при множестве операций зависящего от поворота и масштаба взятия выборок используют взятие выборок в круговой окрестности вместе с преобразованиями как масштаба, так и ориентации.
12. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.11, в котором:
преобразования ориентации осуществляют в пределах заданного числа пар множителей аффинности.
13. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.10, в котором:
первый набор векторов признаков определяют, вычисляя матрицы смежности уровней серого по первому набору изображений смещения; и
второй набор векторов признаков определяют, вычисляя матрицы смежности уровней серого по второму набору изображений смещения.
14. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.10, в котором дополнительно:
образуют аффинную карту, которая характеризует расстояния между первым набором векторов признаков и вторым набором векторов признаков в пределах тренировочного образа.
15. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.14, в котором:
аффинная карта идентифицирует области изображения и конкретную пару множителей аффинности, связанных с каждой заданной областью, при этом образующие конкретную пару множители аффинности идентифицируют, уменьшая до минимума расстояние между векторами признаков первого набора, относящимися к заданной области и векторами признаков второго набора, относящимися к другим парам множителей аффинности.
16. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.14, в котором:
аффинная карта включает в себя подкарты, при этом каждая соответствует особой паре множителей аффинности, в котором заданная подкарта характеризует расстояния между векторами признаков первого набора и векторами признаков второго набора, относящимися к конкретной паре множителей аффинности заданной подкарты.
17. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.16, в котором:
каждая подкарта содержит множество полутоновых пикселов.
18. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.16, в котором:
каждая подкарта содержит множество двоичных пикселов.
19. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.14, в котором дополнительно:
визуально воспроизводят аффинную карту.
20. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.1, в котором:
указанный по меньшей мере один статистический показатель содержит множество статистических показателей, которые характеризуют стационарность распределения категорий указанного изображения.
21. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.1, в котором дополнительно:
при определении того, что указанный по меньшей мере один количественный показатель не удовлетворяет указанному критерию стационарности, сохраняют или выводят указанное изображение для использования в качестве сетки нестационарного тренировочного образа при по меньшей мере одном многоточечном геостатистическом анализе.
22. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.2, в котором дополнительно:
сохраняют или выводят указанное поле ориентации для использования при по меньшей мере одном многоточечном геостатистическом анализе.
23. Реализуемый с использованием компьютера способ по п.14, в котором дополнительно:
сохраняют или выводят указанную аффинную карту для использования при по меньшей одном многоточечном геостатистическом анализе.
24. Реализуемый с помощью компьютера способ по п.1, в котором дополнительно:
применяют операции обработки изображения относительно отобранного изображения для формирования изображения, пригодного для анализа, при котором формируют по меньшей мере один статистический показатель, характеризующий стационарность изображения, при этом указанными операциями обработки изображения уменьшается число уровней серого/цвета отобранного изображения при сохранении геологической значимости присвоенных категорий отобранного изображения.