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摘要
当前多尺度特征提取方法直接计算多尺度特征关键点，容易受到标准差的均匀噪声干扰，导致其提取到的多尺度特征稳健性差，本文提出复杂地质测量中多尺度特征提取方法研究。确定复杂地质测量数据表现形式，依据概率论和随机过程建立复杂地质测量数据模型；设计复杂地质测量数据分解过程，多尺度分解复杂地质测量数据；定义Beamlet能量处理关系公式，确定测量数据多尺度特征关系；设计多尺度特征提取过程，采用高斯尺度空间的构造方法构造尺度空间完成数据降维，计算数据多尺度特征极值点，筛选极值点确定关键点，确定关键点位置并求解，提取复杂地质测量中多尺度特征。选择复杂地质测量数据，确定仿真环境及仿真参数，仿真结果表明：此次研究方法相较此次实验选择的两组方法，提取到的复杂地质测量数据长期趋势特征，具有较强的抗标准差均匀噪声干扰能力和较优的稳健性。
