基于自适应核时频分析的地震数据处理方法     

张洪茂  邢磊  刘怀山  岳龙  韩笑  李倩倩  林浩然 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2023,(5):126-135

本文提出了一种基于自适应核时频表示的最佳滤波方法。通过理论模型验证了该方法的灵活性和在时频谱上的聚焦能力,用于实际叠前与叠后地震资料的处理也取得了极好的去噪效果。结果表明该方法可以同时提高地震资料的信噪比与分辨率,对地层岩性变化具有更高的识别精度,为后续高精度解释工作奠定了坚实基础。  相似文献   

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法     

杨先武  韦春桃  吕健刚 《地理空间信息》2010,8(4):87-89

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。  相似文献   

提高AVNIR-2/ALOS影像清晰度的方法     

龚正娟  邓媛媛  李玉芳 《测绘与空间地理信息》2010,33(5)

AVNIR-2/ALOS的1B1级影像中存在着明显像素错位、竖条纹、偏色等,这些因素都影响了影像的清晰度。本研究中分析了造成影像模糊的原因,利用VC++软件平台和ENVI软件实践了一套影像去模糊的处理方案,该方案在提高影像清晰度方面取得较为满意的结果。  相似文献   

变形信号的去噪方法与去噪效果评价指标改进     

张春蕾 《浙江测绘》2010,(1):13-14

介绍了闽值去噪的几种方法,根据噪声对信号的影响特点对去噪方法作了改进,并根据变形信号变化平缓的特点,用平滑度指标评价去噪效果,提出了一个计算公式。  相似文献   

工业X射线CT中基于深度学习的射束硬化伪影抑制方法          下载免费PDF全文

周丽平  孙怡  程凯  余建桥 《CT理论与应用研究》2018,27(2):227-240

利用工业CT进行无损检测时,由于实际X射线源的宽能谱特性,目前现有的大部分重建算法得到的图像含有射束硬化伪影。射束硬化伪影降低了图像的质量,影响了CT图像应用,如CT图像诊断等。本文提出一种基于深度学习的减少硬化伪影的方法,用大量含有硬化伪影的断层图像作为输入,用相应的在固定能量下重建的不含硬化伪影的图像作为输出来训练卷积神经网络。通过建立含有硬化伪影的断层图像与不含硬化伪影的断层图像之间的映射关系,来抑制硬化伪影。实验结果证明了本文所提方法在降低CT图像硬化伪影上的有效性。   相似文献   

转换波Kirchhoff叠前时间偏移的成像优化方案          下载免费PDF全文

岳玉波  李振春  钱忠平  孙鹏远  杨雪霖  薛贵仁 《地球物理学报》2018,61(3):1188-1195

叠前时间偏移是转换波数据处理流程中的重要技术环节.由于下行P波和上行S波对应着不同类型的传播速度和传播机理,使得转换波偏移的诸多实施环节和实现技巧均有别于常规的纵波偏移.本文就VTI介质转换波Kirchhoff叠前时间偏移实现过程中的几个关键技术环节进行研究分析,并给出了相应的实施方案.首先,依据常速假设推导了简化的转换波时间偏移振幅加权函数,在保证偏移的高效计算的同时,兼顾了成像振幅的准确性;其次,依据直射线近似假设,推导了转换波偏移的最大无假频频率计算公式,确保了算子假频的有效滤除;接下来,设计使用了依据共转换点对称的偏移孔径,保证了偏移孔径的优化选取.此外,本文还提出利用三次卷积插值进行成像网格上参数值的插值运算,以避免传统线性插值算法的非平滑性对偏移剖面中高频信息的不良影响.多个算例的应用效果证明,本文所给出的关键技术环节的实施方案可以有效的提升转换波叠前时间偏移的成像效果.  相似文献   

基于压缩感知重构算法的大地电磁强干扰分离   总被引：5，自引：3，他引：2       下载免费PDF全文

汤井田  李广  肖晓  李晋  周聪  朱会杰 《地球物理学报》2017,60(9):3642-3654

为压制大地电磁信号中的强人文干扰,提出一种基于压缩感知重构算法的大地电磁信号去噪方法.通过构建与常见典型强干扰相匹配而对有用信号不敏感的冗余字典原子,利用改进的正交匹配追踪算法,分离出大地电磁信号中的强干扰成分.为了验证所述方法的强干扰分离效果,首先通过在实测大地电磁信号中加入理想的强干扰信号进行了仿真分离实验,然后从大量实测数据中选取三种含有不同类型强干扰的时间域片段,用所述方法对实测数据中的强干扰进行分离,最后将所述方法应用于青海试验点以及庐枞矿集区某测点实测数据的综合处理.仿真实验结果表明,该方法在分离出强干扰的同时,能够较好地保留有用信号.实测数据处理结果表明,该方法能够有效压制强干扰,改善强干扰区大地电磁数据的质量.  相似文献   

模型约束下的在线字典学习地震弱信号去噪方法          下载免费PDF全文

李勇  张益明  雷钦  牛聪  周钰邦  叶云飞 《地球物理学报》2019,62(1):411-420

本文针对噪声成分和噪声结构的复杂性及弱信号的特征,发展了最新的在线字典学习去噪方法.在线字典学习去噪方法是以数据驱动的方式,反复进行学习构建字典方式,求得信号的稀疏性解以实现对信号的去噪,在此基础上,提出了数据驱动与模型驱动联合的模型约束下的在线字典学习去噪方法,先通过模型驱动方式获得一个较优质的学习样本以构建字典再进行去噪处理.通过和传统小波变换进行理论地震合成记录的效果对比,在高噪声比例的弱信号情况下远远优于传统的时频域去噪方法.实际数据去噪处理表明,模型约束下的在线字典学习去噪方法是一种有效的去噪方法,这种联合去噪方式能在高噪声背景下有效地提取出弱信号,具有广阔的推广应用前景.  相似文献   

基于深度卷积神经网络的地震数据局部信噪比估计          下载免费PDF全文

吕尧  单小彩  霍守东  杨长春 《地球物理学报》2020,63(1):320-328

估计地震数据的信噪比对于地震数据的处理和解释具有重要作用.以往估计地震数据信噪比的方法都需要分离数据中的有效信号和噪声,然后再估计相应的信噪比.这些估计方法的精度严重依赖信号估计方法或噪声压制方法的有效性,往往存在偏差.本文提出一种估计地震数据局部信噪比的深度卷积神经网络模型,通过迭代训练优化参数,构建从含噪地震数据到其信噪比的特征映射.然后使用该神经网络完成信噪比的推理预测,不需要分离地震数据中的有效信号和噪声.模拟数据和实际资料的处理结果都表明,本文的方法可以准确而高效地估计局部地震数据的信噪比,为地震数据质量的定量评价提供依据.  相似文献   

基于深度卷积神经网络的地震震相拾取方法研究   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

李健  王晓明  张英海  王卫东  商杰  盖磊 《地球物理学报》2020,63(4):1591-1606

地震震相拾取是地震数据自动处理的首要环节,包括了信号检测、到时估计和震相识别等过程,震相拾取的准确性直接影响到后续事件关联处理的性能,影响观测报告的质量.为了提高震相拾取的准确性,进而提高观测报告质量,本文采用深度卷积神经网络方法来解决震相拾取问题,构建了多任务卷积神经网络模型,设计了分类和回归的联合损失函数,定义了基于加权的分类损失函数,以三分量地震台站的波形数据作为输入,同时实现对震相的检测识别和到时的精确估计.利用美国南加州地震台网的200万条震相和噪声数据对模型进行训练、验证和测试,对于测试集中直达波P、S震相识别的查全率达到98%以上,到时估计的标准偏差分别为0.067s,0.082s.利用迁移学习和数据增强,将模型用于对我国东北地区台网的6个台站13000条数据的训练、验证和测试中,对该数据集P、S震相查全率分别达到91.21%、85.65%.基于迁移训练后的模型,设计了用于连续数据的震相拾取方法,利用连续的地震数据对该算法进行了实际应用测试,并与国家数据中心和中国地震局的观测报告进行比对,该方法的震相检测识别率平均可达84.5%,验证了该方法在实际应用中的有效性.本文所提出的方法展示了深度神经网络在地震震相拾取中的优异性能,为地震震相和事件的检测识别提供了新的思路.  相似文献