全变分正则化非局部均值地震数据降噪

发布时间：2021-11-28 16:53

　　在地震数据的采集中往往存在随机噪声,噪声会影响地震数据分析的准确性,针对地震数据中存在的高斯噪声,传统非局部均值降噪算法在对地震数据降噪后无法有效保持地震数据中的同相轴边缘。将全变分正则化非局部均值算法应用于地震数据降噪,通过计算噪声估计值,更新去抖动非局部均值算法的权值,将去抖动非局部均值降噪结果进行全变分正则化约束,得到最佳的地震数据降噪结果。在有效去除高斯噪声的同时,保留地震数据的同相轴边缘。通过在合成地震数据、海上叠前地震数据、陆上叠后地震数据上进行降噪实验,对比该算法与非局部均值算法、基于近邻法选择策略的非局部均值算法的峰值信噪比、均方误差、平均结构相似度,得出全变分正则化非局部均值降噪算法在有效降噪的同时,可以较完整地保留地震数据的同相轴边缘细节。 

【文章来源】：计算机工程与科学. 2020,42(06)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

合成地震数据降噪结果

陆上叠后地震数据

陆上地震数据中3种算法的实验结果对比

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于加权高斯混合模型的EPLL算法在非平稳地震勘探随机噪声压制中的应用[D]. 席浩然.吉林大学 2019



本文编号：3524794