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基于压缩感知的加权MCA地震数据重构方法
地震数据重构 加权MCA 压缩感知 稀疏表示
2019/3/21
地震数据规则化重构是地震资料处理十分重要的基础性工作.压缩感知理论打破了香农采样定理的制约，利用信号在某个变换域的稀疏特性重构出完整的信号，在地震数据重构领域得到了很好的应用.深反射地震剖面大都布置在地质构造比较复杂的区段，复杂的地质构造使深反射地震剖面上的波阻特征复杂，采用单一稀疏变换不能最有效地表征数据的内部结构特征.MCA（形态成分分析）方法将信号分解为几种形态特征区别明显的分量来逼近数据的...
随着压缩感知(CS)理论的完善, 逐步发展形成了基于该理论的新的信号处理技术。近年来, 在石油地震勘探领域, 基于该理论的随机稀疏数据采样、数据重构及规则化和稀疏采样观测系统优化设计等方面的研究取得了重要进展。本文在Ru-Shan Wu博士等提出的Dreamlet域数据重构技术基础上, 针对实际地震数据在时间和空间上剧烈变化以及存在较强干扰背景情况, 通过优化重构参数和流程, 对随机稀疏采样的模拟...
平面波分解方法是地震资料处理中的一项关键技术，它广泛地运用在平面波偏移、各类Beam偏移等成像方法中.平面波分解不仅可以提高偏移成像的效率，而且可以压制地震资料中的随机噪音，提高地震数据的信噪比.线性Radon变换（LRT）是一种常见的实现平面波分解的方法，但常规的LRT存在以下两个缺点：（1）分辨率受测不准原理限制；（2）变换结果存在很多噪音和空间假频.为了克服LRT的上述缺点，本文提出一种基于...
基于压缩感知的Curvelet域联合迭代地震数据重建
压缩感知 Curvelet变换 地震数据重建 稀疏表示
2014/10/8
由于野外采集环境的限制，常常无法采集得到完整规则的野外地震数据，为了后续地震处理、解释工作的顺利进行，地震数据重建工作被广泛的研究.自压缩感知理论的提出，相继出现了基于该理论的多种迭代阈值方法，如CRSI方法（Curvelet Recovery by Sparsity-promoting Inversion method）、Bregman迭代阈值算法（the linearized Bregman ...