【摘 要】
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随机噪声压制是地震资料处理领域最为基本的流程之一。一个好的去噪结果也是后续处理与解释的基础。目前常用的地震资料随机噪声压制方法大都是以一整张剖面为处理单位,缺乏
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随机噪声压制是地震资料处理领域最为基本的流程之一。一个好的去噪结果也是后续处理与解释的基础。目前常用的地震资料随机噪声压制方法大都是以一整张剖面为处理单位,缺乏对资料局部块特征的利用,而图像处理中基于块相似性的去噪方法则充分解决了这一问题。本文介绍了两种基于块相似性的图像去噪方法——非局部均值(NLM)和块匹配与三维协同滤波(BM3D)。在对两者的算法原理进行详细描述的基础上,讨论了 NLM算法的搜索区域规格、高斯核方差和滤波参数h以及BM3D算法的硬阈值界限和预设方差对最终去噪结果的影响。针对NLM计算速度慢,计算耗时大的问题,本文提出了斜率约束的NLM算法和自适应频率NLM算法。前者主要依靠先验的局部斜率信息,在原本需要全部搜索的方形区域中自适应的分离出一个倾斜带状区域,减少需要计算的点的数量,同时根据斜率信息,设计自适应的核函数,使其更加符合地震资料同相轴多为横向纹理的事实,从而优化权重分布。该方法在达到相同或略好的去噪结果前提下,用时仅为传统方法的一半。后者将原本在时空域使用的算法引入频率空间域(f-x域),在每一个频率切片上使用NLM进行去噪,将二维问题转换为多个一维问题,并利用傅里叶变换的共轭对称性和信号的频域带限特性来减少计算量。此外,该算法根据不同频率切片的能量设置不同的滤波参数,可以对能量较弱的信号频段进行保护。该算法在兼顾了频域处理和非局部特性的同时,计算速度能达到传统NLM的数十至上百倍。针对BM3D滤波过程中容易对复杂形态的信号造成伤害的问题,本文将BM3D与局部相似性阈值结合起来,既利用了 BM3D在一次去噪时远远优于传统方法的压制效果,又准确的使用局部相似性从噪声剖面上恢复信号部分并排除噪声部分。该算法在信噪比与保真度上比传统方法均有所进步。对于这几种不同的改进方法,本文利用不同的合成与实际资料来测试其有效性。结果显示,不论是计算速度还是最终剖面的质量都有了一定程度的提高。
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