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1.
《物探化探计算技术》2019,(5)
探地雷达是估计地下介质分布的重要浅层地球物理方法,实际记录中包含噪声是不可避免。为了提高探地雷达(GPR)勘探资料解释的准确性和可靠性,这里利用主成份分析(PCA)理论进行了强噪声背景下的探地雷达信号去噪研究。阐述PCA的基本理论,着重讨论了PCA去噪算法的实现步骤。在时间域和频率域应用PCA去噪算法,对含噪声的合成雷达剖面分别进行去噪分析,采用L曲线法确定最佳参数K,达到最佳信噪分离效果,在时域和频域中使用最佳K值进行去噪,可以提高探地雷达数据的信噪比。以GPR实测数据为例,将PCA算法应用于探地雷达剖面数据去噪,可以在保持有用信号不丢失,幅值不失真的基础上,使噪声得到了较好地抑制,有助于突出探地雷达剖面中异常体特征,达到了提高资料解释准确性和可靠性的目的。 相似文献
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《物探化探计算技术》2017,(6)
在背景条件复杂的工区,为了提高探地雷达(GPR)勘探资料解释的准确性和可靠性,利用独立分量分析理论进行了强噪声背景下的探地雷达信号去噪研究。阐述独立分量分析(ICA)基本理论,着重讨论了基于负熵最大化的快速独立分量分析(FastICA)算法。应用FastICA算法对单道探地雷达数据和正演含噪雷达剖面分别进行去噪分析,得到去噪后的探地雷达信号。以湖北恩施彭家寨隧道GPR实测数据为例,将Fast ICA算法应用于探地雷达剖面数据去噪。研究结果表明,将FastICA算法应用于探地雷达信号处理,摆脱了传统方法参数设置的束缚,流程简单,在GPR去噪方面有独特的优势,可较好地对低信噪比的GPR原始数据进行噪声去除,有助于突出探地雷达剖面中异常体特征,达到了提高资料解释准确性和可靠性的目的。 相似文献
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在探地雷达探测工作中,为了尽可能多的获取回波信息,通常采用宽频带记录,这就不可避免地将各种干扰波也记录下来,其中随机噪声由于其频带较宽,分布于整个数据剖面,常规滤波方法对随机噪声的压制效果往往不佳。由于小波变换具有较强的分频和局部分析能力,根据需要选择合适的小波基函数和去噪方法,可较好地压制随机噪声,提高信噪比。基于二维小波变换理论,提出了采用自适应分层阈值法对探地雷达数据进行压制随机噪声的方法。通过不同模型、不同信噪比下正演模拟数据的验证以及对实测数据的处理,并与中值滤波法和全局阈值法的去噪效果进行了对比分析,结果表明自适应分层阈值法去噪效果更好,实用性更强。 相似文献
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这里参照图像去噪方法[1～4],提出了一种基于噪声分类的自适应混合滤波去噪方法。由于传统均值滤波[5]和中值滤波[6]对高斯型噪声和椒盐型噪声(脉冲噪声)有着不同的滤波特性,而在野外采集的原始高密度数据中,可能同时存在高斯型噪声和椒盐型噪声。因此,单独采用中值滤波或均值滤波都不会达到最好的去噪效果。为了能有效滤除这对二种不同性质的噪声,现提出了一种新的混合滤波算法。该算法首先利用局部阈值把受高斯型噪声污染的数据点和受脉冲型噪声污染的数据点区别开来,然后对前者采用均值滤波算法,而对后者则采用带自适应的改进中值滤波算法进行去除。 相似文献
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由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。 相似文献
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探地雷达发射的电磁波在整个空间传播,存在空气中回波,空气中回波可分为以下3种：直达波、系统振铃、反射回波。直达波位于探地雷达记录的初期很小时间段,对识别地下介质反射影响不大,系统振铃和地表反射体的回波是探地雷达探地工作的主要干扰。空气中反射体的反射回波时距曲线一般有两种形式：双曲线型、线型。可以通过计算介质中电磁波波速来识别反射回波是空气中反射体形成的,还是地下介质反射形成的。应用水平背景移除、二维滤波可以有效滤除探测剖面中的水平和倾斜同向轴干扰信号;利用地下介质和空气中雷达波速进行偏移处理的资料进行对比解释可以有效提高解释的正确性。 相似文献
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探地雷达目标回波信号通常会受到串扰(或直达波)、随机噪声等的干扰,致使目标信号难以分辨。利用小波分析的时频局部化特性和多道探地雷达记录中直达波、目标回波信号以及随机噪声等的不同相关性,对探地雷达记录进行小波分解,得到多频段的小波剖面,再对不同频段的小波剖面做KL变换,实现了串扰抑制。通过实验数据和现场实测数据验证了该方法的有效性。 相似文献
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Factorial Kriging (FK) is a data- dependent spatial filtering method that can be used to remove both independent and correlated
noise on geological images as well as to enhance lineaments for subsequent geological interpretation. The spatial variability
of signal, noise, and lineaments, characterized by a variogram model, have been used explicitly in calculating FK filter coefficients
that are equivalent to the kriging weighting coefficients. This is in contrast to the conventional spatial filtering method
by predefined, data-independent filters, such as Gaussian and Sobel filters. The geostatistically optimal FK filter coefficients,
however, do not guarantee an optimal filtering effect, if filter geometry (size and shape) are not properly selected. The
selection of filter geometry has been investigated by examining the sensitivity of the FK filter coefficients to changes in
filter size as well as variogram characteristics, such as nugget effect, type, range of influence, and anisotropy. The efficiency
of data-dependent FK filtering relative to data-independent spatial filters has been evaluated through simulated stochastic
images by two examples. In the first example, both FK and data-independent filters are used to remove white noise in simulated
images. FK filtering results in a less blurring effect than the data-independent fillers, even for a filter size as large
as 9 × 9. In the second example, FK and data-independent filters are compared relative to the extraction of lineaments and
components showing anisotropic variability. It was determined that square windows of the filter mask are effective only for
removing Isotropie components or white noise. A nonsquare windows must be used if anisotropic components are to be filtered
out. FK filtering for lineament enhancement is shown to be resistant to image noise, whereas data-independent filters are
sensitive to the presence of noise. We also have applied the FK filtering to the GLORIA side-scan sonar image from the Gulf
of Mexico, illustrating that FK is superior to the data-independent filters in removing noise and enhancing lineaments. The
case study also demonstrate that variogram analysis and FK filtering can be used for large images if a spectral analysis and
optimal filter design in the frequency domain is prohibitive because of a large memory requirement. 相似文献
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B. Oskooi S. Parnow M. Smirnov R. Varfinezhad M. Yari 《Arabian Journal of Geosciences》2018,11(21):677
Random noise in ground penetrating radar (GPR) data affects the signal-to-noise ratio, blurs the details, and complicates reconnaissance of the useful information. Many methods with different advantages and disadvantages have been proposed to eliminate or weaken the random noise. We have reviewed basic principles of various signal processing techniques including the curvelet transform (CT), non-local mean (NLM), median, and mean filters to remove the random noise and compared their performances using synthetic and actual GPR data. The performances of the four filters were analyzed on synthetic GPR data both in time and frequency domains. On noisy synthetic data, results indicate that the CT filter performs better than NLM, mean, and median filters at attenuating random noise and improving S/N of the GPR data. On the real data, the performance of only the NLM and CT filters was investigated. Comparing the results clearly shows the CT filter robustness for the random noise attenuation and simultaneously its signal preservation. 相似文献
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形状约束的Snake算法在探地雷达图像目标自动提取中的应用 总被引：2，自引：1，他引：2
对探地雷达图像进行处理，提取目标的精确轮廓，从而正确估计出地下管线的管径、埋深等参数是自动定位的关键技术。考虑到地下管线的回波形状是已知的，理论上为双曲线，作者采用加入形状约束的改进Snake算法（Active Contour Model)对探地雷达图像进行目标提取，并对其在实用中不稳定的特点，做了进一步改进。对于Snake算法的初始包络自动提取，作者在文中也提出了一种新的方法。实验结果表明本方法迅速可靠，已应用于实际的探地雷达中。 相似文献
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根据不同时域电磁场的频率特性,从频率域到时间域的转换一般有二种方法,即线性滤波算法(余弦变换)和快速傅氏变换(FFT)。利用高密度采样的线性滤波算法计算余弦变换,对层状介质的甚早期瞬变电磁进行模拟,并与均匀半空间的闭合解析式结果进行对比,证明了该方法的有效性。另外,从层状介质的高频电磁场响应出发,利用FFT算法,有效地模拟了不同频率和地电参数的GPR射线,以及层状介质的剖面图。甚早期瞬变电磁和低频GPR的频率,都跨越了传统电磁法中所忽略的中间频率。这里的主要目的就是通过对比选择有效的模拟方法,利用模拟结果来分析该频段时域电磁场的特征。 相似文献
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探地雷达是探测浅层地下目标并对其空间分布进行成像的重要地球物理方法之一,但在实测雷达剖面中,目标反射信号不可避免地会受到直达波和地面反射波等杂波信号的干扰。为了提高探地雷达数据解译的可靠性和准确性,需要对杂波进行抑制或去除。提出一种背景矩阵减法来抑制杂波信号,并通过两组仿真数据和两组实测数据示例与减平均道法、奇异分解法对杂波抑制效果进行对比分析,结果表明背景矩阵减法的效果明显优于减平均道法和奇异分解法,可以在保证有效信号不丢失,幅值和相位不失真的基础上,使杂波得到较好地抑制,有助于识别探地雷达剖面中目标信号的特征,提高数据解译准确性和可靠性。 相似文献