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基于曲波变换的循环平移地震随机噪声衰减
The curvelet transform for seismic random de-noising using cycle spinning method
【摘要】 对曲波变换的地震数据随机噪声衰减方法进行了探索,基于曲波(Curvelet)变换在图像处理方面的优越性,结合循环平移(Cycle spinning)技术提出了一种用于地震随机噪声衰减的新方法.在利用曲波变换闽值去噪算法基础上引入循环平移技术,可以消除曲波变换由于缺乏平移不变性所导致的信号伪吉布斯效应,并且较好地保留了有效信号.对地震正演模拟数据进行随机噪声衰减试验,对不同噪声含量数据进行去噪分析,并应用于实际地震数据,结果表明,新方法对去除地震随机噪音有较好的效果.
【Abstract】 A new method for seismic de-noising which colligated the curvelet transform and cycle Spinning was presented.Due to the lack of translation invariance of the curvelet transform,seismic de-noising by coefficient thresholding would lead to Gibbs-like phenomena,cycle spinning was employed to avoid it.The experimental results indicate that the method can get good effect of seismic random de-noising.
【关键词】 曲波变换;
循环平移;
随机噪声;
阈值去噪;
【Key words】 curvelet transform; cycle spinning; random noise; thresholding;
【Key words】 curvelet transform; cycle spinning; random noise; thresholding;
【基金】 国家重点基础研究发展计划(973计划)(2011CB202402);国家科技重大专项(2011ZX05035-001和2011ZX05005-005-001)联合资助
- 【文献出处】 地球物理学进展 ,Progress in Geophysics , 编辑部邮箱 ,2015年01期
- 【分类号】P631.4
- 【被引频次】4
- 【下载频次】104