简述地震资料去噪的两种方法

地震资料去噪是地震资料数据处理的首要任务。根据不同噪音的形成机制、特性,可以选择不同的高保真度的去噪方法,使得地震资料的信噪比和分辨率达到预期的最高,从而降低地震资料解释的难度,提高地震资料解释的速度和精度。在众多的地震资料去噪方法中,频率域滤波和f—k域滤波是最基础的去噪方法,也是地震资料处理人员最常用的去噪方法。频率域滤波可很好的压制面波等规则的干扰波,f—k域滤波去除折射波、直达波等线性干扰波具有很好的效果。     

大庆油田喇嘛甸地区转换波地震资料中十字排列去噪方法研究

如何去除面波,突出有效信号,前人已做过大量研究工作。目前工业应用的面波去噪方法主要是频率空间域的分频去噪法,但该方法在实际资料处理中较难取得理想的效果。针对此问题,对喇嘛甸油田3D3C地震资料,变换数据的观测系统,按炮线、检波线方向抽取十字排列的三维地震数据,在三维频率波数域内进行面波去除研究应用。结果表明:该去噪技术能够在不损害有效信号的前提下较好地去除面波,使资料信噪比有较大提高,从而在整体上大大地提高了地震资料处理的精度。     

基于小波包分析的三维宽场显微图像复原方法

提出了基于小波包分析的三维宽场显微图像复原新方法.分析了小波包分析在信号去噪中所具有灵活精确的局部解析能力;简述了具有较强超分辨复原能力的最大似然法(PML法).采用小波包分析进行去噪预处理,再用PML算法对三维图像进行复原.实验结果表明,三维宽场显微图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善,图像复原获得了较好的效果.     

路面三维数据去噪算法

为了满足路表三维形态精确重构和路面病害检测与特征提取的要求,针对路面激光三维成像系统,结合数字图像滤波处理技术,提出了一种双相标准差滤波法与基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的去噪方法,即先对路面三维数据进行双相标准差滤波处理,然后再对其进行基于组合结构元素的级联形态学滤波处理。对整个三维数据、行数据、列数据3个方面进行去噪效果分析。研究结果表明:双相标准差滤波法能够很好地滤除高信噪比情况下的脉冲噪声干扰,同时保持路表完整的三维图像细节;基于组合结构元素的级联形态学滤波在低信噪比情况下能有效滤除路表三维数据毛刺类背景噪声的干扰;将这2种滤波算法结合可使总噪声、行噪声、列噪声均获得比中值滤波更好的去噪效果。     

一种基于NSCT变换的RBF神经网络自适应阈值去噪方法

提出一种基于非下采样Contourlet变换的径向基神经网络(RBF)自适应阈值去噪方法.在NSCT域通过RBF神经网络使目标误差函数GCV(T)的最小化,从而确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪.利用NSCT的平移不变性来抑制伪Gibbs失真,从而能完整地保留图像的纹理和边缘等信息.实验结果表明,该方法可以有效去除高斯噪声,提高图像的峰值信噪比.     

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

改进ICA去噪方法在瞬变电磁信号处理中的应用

提出一种改进ICA去噪方法,可确定去噪后的信号幅值.用于消除瞬变电磁信号中的工频干扰,并与传统陷波滤波方法进行比较.实验结果表明,采用改进ICA去噪方法,在消除工频干扰的同时,能很好地保留信号的波形和特征,去噪效果明显优于陷波滤波方法.在较低信噪比下仍可有效地提取信号,具有实用价值.     

振动噪声在地震勘探资料处理中去除方法

众所周知,对于穿过工业区的一些地震测线,不可避免地受到外界多种机械震源干扰的影响,造成采集资料的大面积噪声干扰,这类干扰能量强、频带宽、有一定的规律性。叠前资料的去噪是资料处理中的首要任务。有针对性的各种叠前去噪方法也很多,但目前还没有一种有效的方法去除该类噪声。针对这类干扰,进行了详细地分析,并提出了一种自适应去噪方法,应用效果表明,该方法能较好地去除上述噪声,有效地提高了资料的信噪比。     

地震勘探资料处理中机械振动噪声的自适应去除方法

众所周知,对于穿过工业区的一些地震测线,不可避免地受到外界多种机械震源干扰的影响,造成采集资料的大面积噪声干扰,这类干扰能量强、频带宽、有一定的规律性。叠前资料的去噪是资料处理中的首要任务。有针对性的各种叠前去噪方法也很多,但目前还没有一种有效的方法去除该类噪声。针对这类干扰,进行了详细地分析,并提出了一种自适应去噪方法,应用效果表明,该方法能较好地去除上述噪声,有效地提高了资料的信噪比。     

小波包变换叠前地震资料去噪方法研究

给出了一种不同常规的消除面波和高频随机干扰波的小波包变换方法。小波包变换是一种新的时频分析方法，优于小波变换和传统的Fourier变换，它能够对地震资料进行时频精细划分，准确描述具有相同频率的有效波与干扰波在时间—空间域的分布。利用小波包变换可以从叠前资料分离出面波、随机干扰等，再通过小波包重构，可有效地剔除干扰信息，保留有效信号。实际资料实验表明，小波包变换在去噪方面十分有效。