基于不透明度加权的多地震属性融合纹理映射体绘制方法

摘要

本发明公开了一种基于不透明度加权的多地震属性融合纹理映射体绘制方法，分别用各属性数据的传递函数得到体素的映射颜色值和不透明度，然后根据各个体素的不透明度确定这个地震属性分量的颜色值所占的比重；经过不透明度加权最终合成新的颜色值，然后用二维纹理体绘制的方式绘制出来，本发明方法在三维体绘制上实现了多种地震属性的同时显示，给地震解释人员带来方便。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于不透明度加权的多地震属性融合纹理映射体绘制方法。

背景技术

随着油田地震勘探各项技术的应用与发展，勘探工作者对地震成果的要求也越来越高，面对日益复杂、隐蔽的油藏情况，为提高钻探的成功率，需要为勘探工作者提供一个全新的地质构造形态及其属性特征。科学计算可视化技术的出现，为实现这个思想提供了成熟的技术支持。科学计算可视化技术应用于地震资料，产生了地震可视化技术。地震可视化不但能够提高地震解释的效率、精度和完整性，容易理解显示集成大量的数据，大大提高了解释人对数据体的理解程度。

三维数据场可视化是科学计算可视化的核心领域，该技术的研究成果在医学、气象学以及地质勘探等领域已经得到广泛的应用。三维数据场可视化主要是对定义在三维空间的各种数据进行分析和处理，通过对二维数据序列的处理获得客体对象的三维显示效果，并根据显示效果或交互操作对三维实体对象做出客观的定性或定量分析的理论、方法和技术。

三维数据场的可视化方法，根据绘制过程中数据描述方法的不同，大致可以分为三大类。一类是通过几何单元拼接拟合物体表面的方式来描述物体三维结构的，称为表面绘制方法;另一类是直接由三维体数据产生屏幕上二维图像的方法，称为体绘制方法，又称为直接体绘制方法。此外，还有一类既以反映数据整体信息为目标又以几何造型作为显示单元的算法，这类算法称为混合绘制方法。体绘制方法是直接应用视觉原理，通过对体数据重新采样来合成三维图像。

直接体绘制算法可分为图像空间算法和物体空间算法两种，图像空间算法是从屏幕上的像素出发，在体数据场中采样混合来累加像素颜色，直接得到最终图像;而物体空间算法则是按预定的顺序扫描体素或单元，并把体素或单元投影到屏幕的像素上。图像空间体绘制算法中最有代表性的是光线投射(RayCasting)及纹理映射(Texture Mapping)体绘制。错切-变形(Shear-Warp)及抛雪球(Splatting)算法是物体空间体绘制中比较有代表性的算法。

前三种绘制方法与实时交互显示的需求相差甚远。即使采用一些改进的加速算法，仍然不能在PC机上实现大规模体数据的实时动态显示。为了实现大规模的应用，人们便求助于硬件，利用高档图形显卡提供的由硬件实现的纹理映射功能来进行三维数据场的直接体绘制，从而大大提高了绘制速度。

二维纹理映射是物体空间直接体绘制算法，该算法将三维空间的重采样过程转换为二维平面的重采样过程。采用简单的二次线性插值运算代替三次线性插值运算，可以极大减少计算量。在三维数据场内定义一系列的采样多边形，这些多边形彼此平行且垂直于物体空间中与视平面法向夹角最小的坐标轴，这些多边形相当于一系列体数据的切片，由于多边形的间隔及采样密度与原始数据不同，只有通过重采样才能获得这一系列平行平面上各采样点的数值。如果观察方向发生的变化超过90度，采样多边形法向的方向也必须改变，因此需要在内存中保存体数据集的多个拷贝，每个拷贝必须代表不同的多边形法向方向。最后，合成为最后的图像。

但是以上的可视化技术只是针对同一种地震数据类型进行显示。在地震勘探中，地球物理学家可以从地震数据中提取百余种属性(如振幅类、频率类、相位类、波形类、构造类、叠前类属性以及谱分解类属性等)，并试图通过地震属性对地下地质体进行定性或定量描述。但是由于地球物理勘探手段不可避免地存在多解性，仅用单一地震属性或复合后的单一综合属性开展地质解释问题往往容易产生偏差，并且仅仅用同一种属性来进行解释往往会丢失很多有用的信息。而对多种不同类型地震数据（比如振幅体和相干体）进行融合计算是一件非常困难的事情。不仅复杂度特别高而且在效果上也不好。

Liu等在文献“Multicolor display of spectral attributes”（The Leading Edge,2007，26(3):268-271）中提出一种根据自定义频谱范围，对谱分解后的不同频率数据体，采用基于余弦函数变换的RGBA颜色融合技术。Guo等在文献“Principal components analysis of spectral components”（Expanded Abstracts of76Annual Internat SEG Mtg,2006，988-992）中提出将主成分分析(PCA)技术和RGBA颜色融合技术联合应用于谱分解数据，提高了谱分解数据对河道的识别能力。丁峰等在文献“地震多属性RGB颜色融合技术的应用研究”（石油物探,2010，5）中提出了PCA-RGBA地震多属性RGBA颜色融合的关键是，将四个不同的地震属性值(M,i=1,2,3,4)通过某种变换一一映射成R,G，B,A四种颜色。

以上这些方法都是应用在二维地震剖面上，对于体透视并没有实现的方法。并且以上方法只能实现最多四个分量的地震属性绘制，多在勘测技术发达的今天有上百个地震属性，在某些方面以上方法达不到要求。而且A（不透明度）值也作为一个分量，这样个分量不能再调节透明度，对于体透视从空间上便不能找到自己感兴趣的分量。

传统的可视化都是针对一种地震数据类型。而现在勘测技术的发展以及后续处理技术的发展，单一属性已经不能够很好地对地震信息进行解释。

而对于多种地震属性的处理方法，对各种地震属性进行计算融合并没有一个有效的算法。而在绘制时进行融合只是在二维剖面显示中有过实现，三维地震体绘制中并没有良好的算法。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点，本发明提供了一种基于不透明度加权的多地震属性融合纹理映射体绘制方法，分别用各属性数据的传递函数得到体素的映射颜色值和不透明度，然后根据各个体素的不透明度确定这个地震属性分量的颜色值所占的比重；经过不透明度加权最终合成新的颜色值，然后用二维纹理体绘制的方式绘制出来，本发明方法在三维体绘制上实现了多种地震属性的同时显示，给地震解释人员带来方便。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于不透明度加权的多地震属性融合纹理映射体绘制方法，包括如下步骤：

步骤一、导入地震数据；

步骤二、数据的预处理：

1）将原始数据按照主测线inline、垂直于主测线的从测线xline和时间轴time三个方向等间隔采样；

2）对每个数据中的体素进行处理，将体素的值转化成0-255的伪颜色值；

步骤三、分别对每个地震数据体的体素映射颜色值和不透明度：

1）颜色的设定：通过颜色的传递函数建立体素的伪颜色值与颜色索引表的对应；

2）不透明度的设定；

步骤四、融合多个地震数据的颜色和不透明度；

步骤五、生成二维纹理贴片：

1）对data数据按照xline、inline和time三个方向的垂直方向切片，生成纹理图像；

2）创建纹理对象，绑定纹理；

3）纹理映射；

步骤六、绘制图像：

1）根据视线方向确定绘制纹理的方向；

2）根据视线从后向前纹理融合绘制。

与现有技术相比，本发明的积极效果是：实现了在三维体绘制中多种地震数据共同显示，解决了单一属性不能很好的地震解释，以及不同数据类型无法直接融合计算的问题，提高了地震数据解释的准确性、可靠性和有效性，为地震解释提供了一种有效的方法，具体表现如下：

（1）能够充分利用地震属性中蕴含的构造与岩性变化信息，克服了单一地震属性显示不足的缺点，提高了从多属性中提取地质体的能力，增强了图像显示的清晰度，具有特征明显、细节丰富、高信息量和多属性联合显示的特点。其显示效果较常规地震属性显示方式具有明显的优势。使解释人员能够直观地对地震的多种信息进行判断分析，提高了效率和精确度。

（2）对各地震属性数据的颜色值而不是原来的数据值进行融合。地震属性数据各不相同，很难有一种算法进行融合（如矢量和标量），即便可以融合，算法也过于复杂、得不偿失。而本发明的实现算法简单，效果明显。

（3）采用了纹理映射体绘制的方法，绘制速度快，交互性好。

具体实施方式

在介绍本发明的方案之前先介绍几个概念：

SEGY：SEGY(Society of Exploration Geophysicists Y format)地震数据，是美国SEG(Society of Exploration Geophysicists)协会于上世纪70年代，为了方便地震数据交流与共享而制定的众多磁带式地震数据通用格式标准之一。它以地震道为单位进行组织，逐道存储地震道数据。目前，SEGY地震数据文件已成为油气勘探行业户外数据采集环节中使用最为普遍的数据记录载体。

传递函数：传递函数主要是将三维数据场的数据值映射为光学属性，如不透明度，颜色值等，决定了体绘制的成像质量。因此传递函数的设计是体绘制过程中的一个关键过程。

在数学上，传递函数可以定义为三维数据场笛卡尔积到光学属性笛卡尔积的映射:

τ:D₁×D₂×……×D_n→O₁×O₂×……×O_n

其中D表示三维数据场的数据属性，是传递函数的定义域。三维数据场的数据属性可以是采样点的数据值，还可以是局部采样点的数据计算结果，如梯度模值、梯度方向二阶导数、曲率、空间坐标等等;O是传递函数的值域，表示进行可视化的光学属性，如颜色、透明度、阴影参数、反射率、折射率等。通过传递函数的定义可知，三维数据场中具有某种数据属性的采样点将以某种形式显示在二维图像中。设计传递函数就是根据可视化的需求，选择和设计合适的数据属性和光学属性，并建立它们之间的映射关系。

不透明度：不透明度是衡量光线穿过一个表面的能力的度量。完全不透明表面的不透明度为1，可以阻止所有入射到该表面的光线透过。另一方面，如果表面的不透明度为0，则代表完全透明，此表面是不可见的。不透明度介于0和1之间的半透明的表面，可以隐约地显示出之前存储的颜色。就像透过有颜色的玻璃观察有颜色的物体时的效果:能看出物体的颜色，又带有玻璃的颜色。有时候我们用透明度的方式进行表示，一个不透明度为A的表面的透明度为1-A。如果我们把纹理片元当作源像素，把帧缓存中的像素当作是目标像素，两者之间有多种组合方式，可以替换，也可以通过A进行融合。

一种基于不透明度加权的多地震属性融合纹理映射体绘制方法，包括如下步骤：

步骤一、导入地震数据：

将多个地震数据网格化分别保存到内存中。SEGY地震数据的主要特点是数据存储格式规范、包含地震信息量全面并且具有一定的伸缩性，这些特点决定了它比较适用于不同地震勘探软件系统间的地震数据交换与共享。另一方面，由于SEGY地震数据包含的冗余信息过于庞杂，导致软件系统资源额外开销大;因此，在交互要求高、响应时间要求严格的应用场景中，直接按数据格式读取SEGY地震数据，数据读取效率却不很理想。为此，先将地震数据分别按照主测线inline，垂直于主测线的从测线xline和时间轴time三个方向网格化并且保存到内存中。

步骤二、数据的预处理：

1）将原始数据按照主测线inline，垂直于主测线的从测线xline和时间轴time三个方向等间隔采样。由于硬件的限制，采样后的数据最大为512×512×512，采样间隔由数据大小决定。设数据大小为l×w×h，其中l、w、h分别为数据的长、宽、高，且分别对应于xline、inline、time方向，则采样间隔分别为l/512+1，w/512+1和h/512+1。那么采样后的大小为：

L=l/(l/512+1)

W=w/(w/512+1)

H=h/(h/512+1)

其中：L、W、H分别为采样后的长、宽、高。网格的交点位置便作为一个体素，每个体素的值保存到三维数组data中。

2）对每个数据中的体素进行处理。即把体素的值转化成0-255的伪颜色值。伪颜色值为unsigned char类型。本发明中采用一阶线性变换。即

$>V_i=\frac{v_i-v_{\min }}{v_{\max }-v_{\min }}\times 255$>

其中V_i为最第i个体素的最终伪颜色取值，v_i为第i个体素的属性值，v_max,v_min为数据的最大值和最小值，同时允许用户调节这种对应关系。用户通过调节数据的范围，即可以设置一个数据的最大值和最小值，只有在这个范围内的体数据才能被映射到颜色索引表上，处于此范围外的数据将不会被绘制出来。这有利于排除无关数据对最终图像的影响，突出图像的重点部分。

考虑到地震波最常用的属性，振幅、频率等正负往复的分布特性，本发明还做了近一步细化，使得非负的采样点数据的伪颜色值分布到区间(0,127)，负数的采样点数据的伪颜色值分布到区间(128，255)。

步骤三、分别对每个地震数据体的体素映射颜色值和不透明度：

把每个体素的char型伪颜色值通过传递函数映射成颜色。这里的颜色采用RGBA格式即红(R)、绿(G),蓝(B)、不透明度(A)。当前的计算机图形色彩系统普遍支持32位(256×256×256×256)色深，其中红(R)、绿(G),蓝(B)、透明度(A)各占一个色彩通道。计算机显示设备通过RGBA四者混合产生更多的颜色，即I_RGBA＝s(I_R,I_G,I_B,I_A)。I_RGBA表示某一点的颜色;I_R,I_G,I_B,I_A分别表示红、绿、蓝、透明4种颜色;S为混色变换，由计算机显示设备完成。

合理有效的传递函数的设计在体绘制算法中占据着很重要的位置。体绘制传递函数负责把光学特性(颜色、不透明度等)分配给体素，将原始数据几种不同的物质，不同结构区分开来，在显示人们感兴趣的重要结构的时候，隐藏不重要的信息。

1）颜色的设定，颜色的传递函数为体素的伪颜色值与颜色索引表的对应。

颜色索引表是由用户提供，用户只需要提供0-255之间的索引值和对应的颜色分量RGB。根据用户提供的颜色索引，对其进行插值得到一个完整的渐变颜色索引表，颜色索引表对应于0-255的伪颜色值。对于每个体素，查找颜色索引表，可以得到这个体素的颜色。遍历完各体素，完成所有数据颜色的设定。

2）不透明度的设定，不透明体数据中的体素在绘制的图像中是否可见取决于传递函数分配的不透明度值，感兴趣的体素分配较高的不透明度值，相反则分配较低的不透明度值。而体素的值已经映射成为颜色值，于是我们可以根据颜色表调节不透明度，让某些感兴趣的颜色不透明度高一些，从而看得清晰一些。

步骤四、融合多个地震数据的颜色和不透明度：

对于n个地震数据data₁,data₂…data_n。其中data_i存储的为第i个地震数据的颜色值和不透明度，大小为L×W×H。对于网格中某个位置，我们从data_i中得到第i个地震数据此位置体素的一个颜色值I_RGBAi。其中RGB为颜色值，A为不透明度，那么此位置所有颜色和不透明度的融合结果为：

I_RGBA=f(I_RGBA1,I_RGBA2,......I_RGBAn)

其中f为融合方法。

本发明采用各个RGB分量根据不透明度加权相加取均值的融合方法。之所以选用不透明度为加权因子，是因为不透明度的设定与我们感兴趣目标息息相关。由此各分量值为：

$>R=(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{R}_i\times A_i)÷n$>

$>G=(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{G}_i\times A_i)÷n$>

$>B=(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{B}_i\times A_i)÷n$>

$>A=\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{A}_i\right)÷n$>

从以上融合公式中可以看出，不透明度高即对我们来说相对重要的地震属性的颜色占的比重相对要大一些，从而整体绘制上我们容易看到我们想要的效果。每个体素的RGBA便可以设定好了。对所有体素进行颜色和不透明度进行融合，融合后的值保存在data中。

步骤五、生成二维纹理贴片：

1）对data数据按照xline，inline,time三个方向的垂直方向切片，生成纹理图像。之所以采用三个方向是因为如果只沿一个方向切片，则当视线垂直这个方向时看到的便是一条线，效果非常不好。而如果沿视线切片，则每次旋转之后方向改变都要重新生成纹理，交互性不好。这里以time方向为例：沿Z轴方向以距离d的间隔进行切片采样，得到切片的尺寸为L×W，切片数目为W/d。其中，采样间隔d决定了绘制的质量。较小的d，可得到较多的切片，能够更精确地描述数据场，但同时也会增加图形硬件的绘制操作，降低交互速度。较大的d可以得到较快的绘制速度，但是以牺牲绘制图像的质量为代价的。这里我们取d为1，由此t ime方向有有H个切片，每个贴片保存为一个二维数组textureData中。这个数组的所有数据便形成了一张图片的像素值，即一张纹理图像。同理xline方向和inline方向也分别进行切片。

2）创建纹理对象，绑定纹理。用glGenTextures函数创建纹理和glBindTexture函数绑定纹理对象，glTexImage2D函数将textureData数组中的像素值传给当前绑定的纹理对象，于是便创建了纹理。

3）纹理映射。对于任何纹理，无论纹理的真正大小如何，其顶端（左上角）的纹理坐标恒为(0,0),右下角的纹理坐标恒为(1,1)。也就是说，纹理坐标应是一个介于0到1之间的一个小数。映射时便是将纹理坐标与实际三维坐标对应起来。映射时要按照统一的顺序对应，否则图片贴反显示会不正确。

步骤六、绘制图像：

1）根据视线方向确定绘制哪个方向的纹理。我们准备了三个方向的纹理贴图xline，inline和time，但是每次旋转等操作之后不必全部绘制，只需要绘制最靠近视线方向的坐标轴即可。假设视线方向单位化后为d(x,y,z),则选择的纹理方向便为x，y，z三个值中最大的值所代表的方向。比如d（0，0，1）那么便是绘制time方向的纹理。这样我们总是能看到跟我们视线相近的纹理，效果良好。并且不用全部绘制三个方向的纹理，交互性好。

2）根据视线从后向前纹理融合绘制。纹理的融合是由硬件来完成的，但是必须由远及近的方式来融合才能达到正确的效果。其主要原因是不同的对象之间可能有重叠区域，而绘制顺序将影响重叠区域的颜色。