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基于稀疏表达的OBS去噪方法

更新时间:2019-12-25 22:48:38 大小:4M 上传用户:IC老兵查看TA发布的资源 标签:稀疏表达OBS去噪压缩感知 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

海底地震仪(OBS)采集数据的去噪处理是开展OBS震相分析及后续处理反演的基础.本文结合曲波(Curvelet)变换及压缩感知提出一种稀疏化表达的OBS去噪方法,并通过与小波变化对比等探讨去噪效果.曲波变换具有抛物尺度及识别线性异常的优点,可以稀疏地表示OBS数据,再结合压缩感知思想对稀疏表达OBS数据进行去噪处理和重构.通过对变换后的系数进行基于L1范数的冷却阈值迭代滤波,获得最优的变换系数,本文指出基于曲波变换的冷却阈值迭代法能够很好地对OBS数据去噪.对比小波和曲波两种变换在相同迭代次数下对理论模型数据进行去噪处理,表明曲波变换得到的结果信噪比更高.利用本文方法对渤海地区采集的OBS数据进行去噪处理获得了更加清晰连续的震相,噪声压制效果更明显,为震相拾取及后续速度模型反演奠定了良好的基础.


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第
卷 第  
期
4
地
球
物
理
学 报  
ꢀ
,
Vol.61 No.4  
61  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
年
月
4
,
A r.2018  
p
2018  
CHINESE JOURNAL OF GEOPHYSICS  
ꢀ ꢀ ꢀ  
, ,  
南方舟 徐亚 刘伟等  
, ():  
去噪方法 地球物理学报  
OBS . 614 15191528doi10.6038c 2018L0130.  
jg  
,
:
/
基于稀疏表达的  
.2018.  
-
, , , (  
NanFZ XuY LiuW etal.2018.Denoisin methodsofOBSdatabasedonsarsereresentation.ChineseJ.Geo hs.in  
ꢀ
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ꢀ
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), ():  
,
: /  
Chinese 614 15191528doi10.6038c 2018L0130.  
jg  
-
基于稀疏表达的  
去噪方法  
OBS  
,,  
123  
,
12  
,,  
123  
,
12  
,,  
123  
,,  
123  
*
,
,
,
,
,
游庆瑜  
南方舟  
徐亚  
刘伟  
刘丽华  
郝天珧  
, ,  
中国科学院地质与地球物理研究所 中国科学院油气资源研究重点实验室 北京  
1
100029  
ꢀ
,
中国科学院地球科学研究院 北京  
2
3
100029  
ꢀ
,
中国科学院大学 北京  
100049  
ꢀ
( )  
采 集 数 据 的 去 噪 处 理 是 开 展  
OBS  
摘要 海底地震仪  
ꢀ
震 相 分 析 及 后 续 处 理 反 演 的 基 础 本 文 结 合 曲 波  
.
OBS  
( )  
变换及压缩感知提出一种稀疏化表达的  
Curvelet  
,
去噪方法 并通过与小波变化对比等探讨去噪效果 曲波  
.
OBS  
,
,
变换具有抛物尺度及识别线性异常的优点 可以稀疏地表示  
数据 再结合压缩感知思想对稀疏表达  
数据  
OBS  
OBS  
范数的冷却阈值迭代滤波 获得最优的变换系数 本文指  
L
1
,
,
进行去噪处理和重构 通过对变换后的系数进行基于  
.
出基于曲波变换的冷却阈值迭代法能够很好地对  
数据去噪 对比小波和曲波两种变换在相同迭代次数下对  
.
OBS  
,
理论模型数据进行去噪处理 表明曲波变换得到的结果信噪比更高 利用本文方法对渤海地区采集的  
.
数据进  
OBS  
, ,  
行去噪处理获得了更加清晰连续的震相 噪声压制效果更明显 为震相拾取及后续速度模型反演奠定了良好的基础  
.
;
;
;
;
; /  
稀疏表达 字典 压缩感知 曲波变换  
L L  
0 1  
关键词  
反演  
OBS  
ꢀ
:
/
doi10.6038c 2018L0130  
jg  
,
收稿日期 收修定稿  
2017042720171222  
- - - -  
中图分类号  
P631  
ꢀ
Denoisin methodsofOBSdatabasedonsarsereresentation  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
p
ꢀ ꢀ  
ꢀ
g
ꢀ
p
,,  
123  
,
12  
,,  
123  
,
12  
*
,
XU Ya  
ꢀ
,
,
,
NANFan Zhou  
ꢀ
g
LIU Wei  
ꢀ ꢀ  
LIULiHua  
ꢀ
,,  
123  
,,  
123  
,
HAO TianYao  
ꢀ
YOU Qin Yu  
ꢀ
g
,
,
,
1Instituteo Geolo andGeo hsics ChineseAcadem o Sciences Ke Laborator o PetroleumResourceResearch  
ꢀf  
gy p y y f y f  
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
y
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ ꢀ  
,
,
CAS Beiin 100029 China  
j g  
ꢀ
,
,
,
2Institutionso EarthScience ChineseAcadem o Sciences Beiin 100029 China  
ꢀf  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
y f j g  
ꢀ ꢀ  
ꢀ
,
,
3Universit o ChineseAcadem o Sciences Beiin 100049 China  
y f y f j g  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
Abstract Noisesu ressionisthebasisforOBSdatainterretationandsubseuentinversion.  
ꢀ pp ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
p
q
ꢀ
,
Combinin Curvelettransformandcom ressionsensin we rooseanoisesu ressionmethod  
ꢀp p ꢀꢀ ꢀ pp  
g
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
p
ꢀ
g
ꢀ
,
forOBS data usin sarsereresentation.Com arin tothe wavelet method the Curvelet  
g p ꢀ p  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
p
g
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
,
transformhasadvantaeinidentifin linearanomaliesona arabolicscale which ermitsto  
gꢀ ꢀ y g  
ꢀ ꢀꢀp ꢀp  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
reconstruct OBS datain asarsereresentation domain.Thesarsedataisenhanced and  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀꢀp ꢀ p ꢀ ꢀp ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
,
reconstructedb themeansofcom ressionsensin followedb transformin thecoefficientto  
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ꢀ
p
ꢀ
g
g
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
,
etiterativefilteredb thecoolin thresholdofL thenanotimalcoefficientisresolved.Our  
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ꢀ
ꢀ
g
ꢀ
1
ꢀ
ꢀ
stud showsiterativefilterin intheCurveletdomainwithacoolin thresholdcanbeutilizedin  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
g ꢀ  
y
ꢀ
ꢀ
g
ꢀ
ꢀ
ꢀ
noisesu ressionofOBSdata.Com arisonofwaveletandCurvelettransformsshowsthatthe  
ꢀ pp ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ꢀ
p
ꢀ
/
CurveletmethodhasabetterS Nratiointhecircumstanceofthesameamountiterationsofnoise  
ꢀ ꢀꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
su ression.WeusethisnewmethodtoenhancetheOBSdatasinalacuiredfromtheBohaiBa  
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀg ꢀ q ꢀ ꢀ y  
pp  
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
(
,
,
)
和中国科学院战略性先导科技专项  
91428204 41374139 U1505232  
( )  
联合资助  
X D B06030200  
基金项目 国家自然科学基金  
ꢀ
.
,
男
,
, , 、  
年生 博士研究生 研究方向为海洋地球物理 综合地球物理  
1990 .E mailnanfanzhou mail.i cas.ac.cn  
gg  
:
第一作者简介 南方舟  
ꢀ
-
g
@
,
男
,
, , 、  
年生 副研究员 研究方向为海洋地球物理 综合地球物理  
1980 .E mailxua mail.i cas.ac.cn  
y @ gg  
:
通讯作者 徐亚  
ꢀ
*
-
1520  
(
)
地 球 物 理 学 报  
卷
ꢀ
ChineseJ.Geohs.  
ꢀ
py  
61  
/
ꢀ
,
exerimentandshowcleareridentificationoftheseismic hasesandbetterS Nratios which  
ꢀ ꢀ ꢀp  
p
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
facilitates ickin u seismic hasesfromdataandsubseuentinversionofvelocit models.  
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ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
q
ꢀ
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ꢀ
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Kewords OBS Sarsereresentation Dictionar Com ressedsensin Curvelettransform  
ꢀ
;
ꢀ
p
ꢀ p  
y
p
g
ꢀ
y
/
L L  
0
1
,
andLam e2009  
p
) ,  
领域都得到广泛应 用 该 领域大  
ꢀ
,
都选择使用傅里叶变换作为稀疏基 因为傅里叶变  
引言  
0
ꢀ
,
换可以把时频信息有机地联系起来 并且有成熟的  
(
,
OceanBottomSeismometer OBS  
ꢀ
)
, ,  
快速算法 但傅里叶变换是整个时间域内的积分 不  
海底地震仪  
ꢀ
(
, ;  
游庆瑜等  
2011  
, )  
采集数据  
2003  
,
能描述局部特征 因此在做  
郝天珧和游庆瑜  
数据的稀疏表达时  
OBS  
( )  
提 出 了 短 时傅  
.Gabor1946  
的预处理是利用  
研究海域地球内部构造的重  
傅里叶变换并不理想  
OBS  
, 、  
要基础 尤其是在黄渤海等浅海地区受底质 观测环  
,
里叶变换 通过加窗的方式将信号划分为许多小的  
, ,  
境以及仪器耦合等影响 数据噪声较大 如何有效去  
,
时间间隔 然后在每个时间窗内做傅里叶变换以提  
,
取信号的局部信息 但由于窗口的大小和形状都是  
除噪声并提取有效地震信号是 数据处理的关  
OBS  
:
预处理一般需经以下几步 数据  
, ,  
固定的 不能随时间频率的变化而变化 因而不能从  
键环节之一  
.OBS  
、 、  
解编处理 数据裁截 处理 频 谱 分 析 和 环 境 噪声 分  
本质上识别信号的局部信息 小波变换继承并发展  
.
, ,  
析 然后选择合适的带通滤波器滤波 对各  
( , ),  
窗口大  
Daubechies1992  
的
了
的局部化思想  
Gabor  
OBS  
、 、 、  
格式数据做速度折合 自动增益 反褶积 时  
, ,  
小即尺度固定 使形状随频率的变化而变化 根据频  
SEGY  
,
间校正等常规处理消除噪声影响 最后进行震相拾  
,
率的不同来调整时间分辨率 弥补了短时傅里叶变  
(
取工作 刘丽华等  
,
)
,
近年来 随着压缩感知的  
2012 .  
,
换的缺点 同时小波变换能够有效识别点异常信号  
,
,
飞速发展 各研究领域均从理论上分析了各自的稀  
( ,  
因而在地球物理领域中被广泛应用 徐亚等  
;
2006  
,
疏恢复能 力 也 大 力 推 动 了 稀 疏 表 达 方 法 的 发 展  
, ;  
吴 招 才 和 刘 天 佑  
2007  
, ; ,  
张 华 等  
2008  
姚 胜 利  
(
,
PatelandChella a2013  
pp  
),  
同时为  
)
2011 .OBS  
( )  
信号中有用信息 地震波前 表现为曲  
去噪提供  
OBS  
ꢀ
ꢀ
,
数据处理中 采集到的信号包  
,
线状地震震相 傅里叶变换和小波变换都不能稀疏  
了新的思路 在  
. OBS  
,
含了许多冗余信息 因此需要找到一个完备或者过  
地对其进行表示 于 年基于脊波变换  
.Candès 2000  
( ) ,  
完备字典 变换 对其进行稀疏表达 进而获得更多  
( ) 、  
小波变换中一种 提出了具有多尺度 多方向和线  
,
准确的震相信息 方便后续的反演工作  
(
,
Candèsand Donoho  
ꢀ
性识 别 能 力 的 曲 波 变 换  
.
ꢀ
(
)
Com ressedSensin  
g
:
),  
之 后 又 提 出 了 全 新 的 第 二 代 曲 波 变 换  
2000  
压缩感 知  
理 论 指 出 当  
p
ꢀ
(
,
CandèsandDonoho2004  
ꢀ
),  
被认为是地震信号稀  
信号本身具有稀疏性或者可以 被 某 字 典 稀疏 表示  
ꢀ
,
时 可以通过设计一个与稀疏字典基不相关的观测  
,
疏表达最 优 方 法 之 一 并 被 广 泛 应 用 于 噪 声 去 除  
, ,  
矩阵来观测信号 从 而 降 低 观测 维 度 节 省 观测成  
(
,
;
,
Herrmannand Verschuur2004 Herrmannetal.  
ꢀ ꢀ  
ꢀ
ꢀ
,
本 通过适当的促稀疏算法求解反问题 就可以很高概  
.
; , )、  
数 据 重 建  
2007 Herrmannand Hennenfent2008  
ꢀ ꢀ  
( , ; , )  
Candès2006b Donoho 2006 .  
(
,
)
和波场模拟  
Shahidietal.2013  
ꢀ ꢀ  
(
,
;
Sunetal.2009  
ꢀ ꢀ  
率地重构出理想数据  
( )  
变换 字典 的选择直接影响数据的稀疏表示  
,
,
)
等方面  
MaandPlonka2010  
( )  
对各种  
2009  
等
.Shan  
ꢀ
ꢀ
(
地震领域常用的变换方法有离散余弦变换  
变换在地震去噪过程中的应用做了详细对比  
Discrete  
.
, )、  
傅 里 叶 变 换  
CosineTransform DCT  
ꢀ
( )、  
小 波  
FT  
稀疏约束可划分为  
范数约束和  
范数约束  
L
1
L
0
(
)( ,  
WT Daubechies1992  
)、  
曲波变换  
(
(
g
)
在
.Mallat Zhan 1993 IEEE  
变换  
两大类  
和
会议上提出  
Curvelet  
)( , ;  
Transform CandèsandDonoho2000 Candèset  
ꢀ
:
约 束 的 促 稀 疏 算 法 匹 配 追 踪 算 法  
了基 于  
L
0
ꢀ
ꢀ
,
al.2006a  
)
(
,
Matchin Pursuit MP  
g
),  
又 称 贪 婪 算 法 该 方 法 通  
.
以及近来深度学习中广泛采用的学习型  
ꢀ
,
超完备字典等 信号经过离散余弦变换后 能量主要  
.
,
过迭代所有可能 在字典域找出与原始信号最为匹  
, ,  
集中在低频部分 从而达到稀疏表达的目的 但离散  
( ) ,  
配 内积最大 的基函数 该方法绝对收敛 同时比较  
.
,
余弦变换是全局变换 因而不能很好地刻画信号的  
,
稳定 但是由于  
(
问题 非确定性难问  
NPhard  
是
L
0
-
,
年压缩感知框架建立以来 在医学  
), ,  
题 需要尝试所有次数 导致该方法计算量巨大 同  
.
局部特征  
.2006  
(
,
Lusti etal.2008  
g ꢀ  
)
(
Oka  
,
(
) ,  
提出了正交匹配追踪算法 顾名思  
Pati 1993  
核磁共振成像  
以及雷达  
年
等
ꢀ

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