简介:非局部均值滤波是一种基于图像信息冗余的去噪方法,其认为图像自身的有效结构具有一定的重复性,而随机噪声则不具备这一特点,通过利用图像本身的自相似性来达到压制随机噪声的目的,是一种全局的去噪方法。本文把这一思想引入地震数据随机噪声压制中,针对传统非局部均值滤波计算量过大的问题,文章采用分块非局部均值的方式来减少计算量;针对滤波参数选取会影响非局部均值滤波效果的问题,提出一种简单的自适应滤波参数地震数据分块非局部均值算法。模型和实际数据处理结果表明:相对于传统的去噪算法(如f-x反褶积),该方法在压制随机噪声的同时对有效信号保护地更好,具有更高的保真度,更有利于后续的处理和解释工作。
简介:海洋地震勘探过程中,由于采集设备的老化或电源的不稳定而造成的漏电,在地震记录表现为强噪音干扰,利用常规噪音衰减方法处理此类强噪音效果并不理想。鉴于强噪音在统计学上具有相同的特性,本文在基于峰度的盲分离(blindsourceseparation,BSS)算法研究基础上,推导出一种基于多用户峰度(multiuserkurtosis,MUK)准则的噪音衰减算法来估计地震记录中具有相同统计特性的强噪音,并将其从地震记录中分离,从而达到衰减强噪音的目的。模型试验与实际资料的处理表明:该方法能够在好的衰减海洋地震勘探记录中的强噪音,保留了更多的有效信息,提高海洋地震数据的信噪比,具有可行性和应用前景。