基于距离变换与分水岭算法的地震空区自动识别：精度与应用

本文主要探讨了一种创新的地震空区自动识别方法，该方法结合了距离变换和分水岭算法在地震学领域的应用。地震空区的自动识别对于中期地震预报具有重要意义，传统的手工绘制方法由于其主观性和效率低下，往往无法满足精确预测的需求。计算机视觉技术的引入为解决这个问题提供了新的可能。 论文首先介绍了研究背景，指出利用图像处理技术来识别地震空区可以提高工作效率和准确性。该方法的关键步骤包括数据预处理，即从历史地震的文本信息中提取特征；然后运用距离变换算法，这是一种用于计算像素到图像边界或特定灰度值区域的距离的方法，以便于后续的分割处理；接着进行阈值分割，将图像划分为前景和背景，突出显示可能存在的地震空区；最后，采用分水岭算法进一步细化和分离空区，这一过程类似于地貌上的水流侵蚀，将空区边界逐级细化。 通过具体的案例分析，研究结果表明，这种方法能够生成内部连通且边缘清晰的地震空区图像，这对于理解和分析地震活动有显著帮助。与人工标注的对比实验结果显示，该自动识别方法具有较高的性能，召回率达到了81.25%，准确率更是高达92.86%，这意味着它能有效地识别出大部分地震空区，减少了人为误差。 关键词"地震空区"、"计算机视觉"、"特征参数"和"识别"凸显了研究的核心技术，而"迭代比较"则强调了在处理过程中不断优化和改进的重要性。此外，文章还引用了"中图分类号：TP391.4"和"文献标志码：A"，表明该研究遵循了科学文献的标准分类和标识规则。 总结来说，这篇论文提出了一种实用且高效的地震空区自动识别方法，通过结合距离变换和分水岭算法，简化了地震空区分析的工作流程，提高了识别精度，为地震预测和相关科研工作提供了强有力的支持工具。这种自动化技术的发展无疑将推动地震预警和风险管理的进步。