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地震数据采集和处理中受噪声影响较大,导致地震数据分辨率和信噪比达不到期望值,因此地震数据去噪具有重要意义。将地震数据分块、然后对地震数据块分组后再去噪,能更好地处理地震数据细节,去噪效果更明显。本文以地震数据块为基础,进行基于块的多维地震数据去噪研究,论文研究内容如下:(1)结合小波变换的四维块匹配协同滤波(BM4D)三维地震数据去噪研究BM4D是一种很好的三维地震数据去噪算法,但去噪性能有待提高,本文提出一种结合小波变换的BM4D三维地震数据去噪算法。该算法采用小波去噪来预处理地震数据,并将去噪结果融入BM4D的基础估计部分;另一方面将含噪地震数据直接输入至BM4D的最终估计部分,用于后续的维纳滤波和块估计值聚合。对合成三维地震数据与实际地震数据去噪,并将其分别与小波变换和BM4D的去噪结果比较。实验结果表明该算法具有可行性。通过比较去噪后的输出信噪比和均方根误差,可以得到本文所提算法性能最优,其次是BM4D算法,再次之是小波阈值去噪算法。(2)结合主成分分析(PCA)噪声估计的四维块匹配协同滤波三维地震数据去噪研究BM4D用于地震数据去噪时虽然有很好的去噪效果,但需要预知噪声标准差。针对上述问题,本文提出结合PCA噪声估计的BM4D三维地震数据去噪算法。该算法首先用PCA对地震数据进行噪声估计,然后将估计结果用于BM4D去噪。对合成和实际三维地震数据的去噪实验结果表明,本文算法具有可行性,既能取得很好的去噪效果,又能规避BM4D对噪声水平预估值敏感的局限性。与Kurtosis等五种噪声估计算法的对比实验表明,PCA与BM4D的结合去噪在噪声估计时间和精度两方面均具优势。因此,本文所提去噪算法对于噪声标准差未知的三维地震数据去噪具有可行性和优越性。(3)基于组稀疏残差约束的二维地震数据去噪研究将组稀疏残差约束理论应用于二维地震数据去噪研究。受数字图像去噪思路启发,本文提出基于组稀疏残差约束的地震数据去噪算法。该算法将地震数据映射为地震图像,为了减少残差,首先对原始地震图像进行组稀疏系数的估计,然后通过对加噪地震图像处理求得与原组稀疏编码系数最接近的编码系数,从而实现地震图像去噪,再将其映射回地震数据。对二维合成地震数据和实际二维地震数据去噪实验表明,基于组稀疏残差约束的地震数据去噪算法是可行的。与小波变换(Wavelet)、曲波变换(Curvelet)和三维块匹配滤波协同(BM3D)去噪算法进行比较可得,本文所提算法去噪后的峰值信噪比和均方误差都能达到最优。因此,基于组稀疏残差约束的地震数据去噪算法具有可行性和优越性。