基于第二代Curvelet变换的地震资料随机噪声衰减.pdf

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1、第38卷第1期煤田地质与勘探、1．38No．12010年2月CQALGBD】IGY&咖0RFeb．2Ol0文章编号：1001—1986(2010)010066—05基于第二代Curvelet变换的地震资料随机噪声衰减包乾宗，陈文超2，高静怀(1．长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安710054；2．西安交通大学电子与信息工程学院波动与信息研究所，陕西西安710049)摘要：噪声衰减是地震资料处理中的关键问题之一。根据Curvelet变换对含有光滑边界的二维二阶连续可微函数所具有的稀疏表示性能，给出了Curvelet变换域地震资料随机噪声衰减的阈值方法；并给出了基于地震资料中随

2、机噪声是独立同分布的高斯白噪假设条件下的阈值估计方法。通过合成数据和叠后实际数据算例，对该方法的有效性进行验证。结果表明，Curvelet变换不仅可以很好地衰减随机噪声，并且能较好地保持有效信号。关键词：Curvelet变换；噪声衰减；小波变换；阈值函数中图分类号：P631文献标识码：ADOI：10．3969~．issn．1001—1986．2010．01．016SeismicdatarandomnoiseattenuationbasedonthesecondgenerationCurvelettransformBAOQianzong，CHENWenchao，GAOJingh

3、uai(1．CollegeofGeologyEngineeringandGeomatics，Chang’anUniversity，710054，China；2．InstituteofWaveandInformation，SchoolofElectronicsandInformationEngineering，Xi"anJiaotongUniversity，Xi"an710049，China)Abstract：Noiseattenuationofseismicdataprocessingisoneofthekeyquestionsthatcannotbeignored．Ac—c

4、ordingtothenonlinearapproximationpropeayoftheCurvelettransforminobjectswithpiecewiseedges．athresholdmethodofrandomnoiseattenuationinseismicdataisproposedbasedontheCurvelettransform．Andanestimationapproachofthethresholdvalueispresentedontheassumptionthattherandomnoiseisindependentandidentica

5、llydistributedGauss[anwhitenoise．Thesyntheticdataandpost—stackrealdataprocessingresultsconfirmtheeffectivenessoftheproposedmethod．Keywords：Curvelettransform；noiseaRenualion；nonlinearapproximation；thresholdfunction地震资料的高信噪比、高分辨率、高保真和准Herrmann等人概述了Curvelet变换在不同地震数据确成像是地震勘探工作者追求的目标，也是地震数处理问题中的

6、应用，Neelamani等人发表了Curvelet据处理水平的最终体现。其中，提高信噪比是地震在地震相干噪声和随机噪声衰减中的应用的文章u们。高分辨率处理、成像、岩性参数反演及属性分析等本文提出了基于阈值的地震数据随机噪声衰减诸项研究的前提和基础。因此，如何提高地震数据的第二代Curvelet变换方法。首先概述Curvelet变的信噪比是地震数据处理中的一个重要环节。对此，换的原理及其主要特性；继而针对地震资料随机噪国内外学者已将数学、物理以及信号处理中的最新声衰减的需求，提出Curvelet变换的相应方法，并理论和方法研究应用于地震数据中的信噪分离研分别应用合成资料和实际资

7、料验证该方法的有究，并取得了一定的实用效果，如．方法⋯，Radon效性。变换方法、小波变换方法[31、聚束滤波方法H】、基1Curvelet变换原理概述于独立分量分析的噪声衰减和波场分离方法[5-61等。Curvelet变换是近年来Cand~s和Donoho等人Curvelet变换是近年来在应用调和分析领域发在应用调和分析领域中提出的一种全新变换J。它展起来的一种数学变换方法，旨在处理存在二阶连能对边缘为分段二阶连续可微函数进行稀疏表示，同续可微边界函数的最优稀疏表示问题剐。在二维情时具有多尺度和多方向