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1.
在多光谱遥感图像中有时也会存在较严重的随机点噪声的干扰,这种随机点噪声严重影响了地物光谱特征提取和识别的精度,降低了各种遥感定量分析方法技术的有效性。常用的遥感图像随机噪声消除或压抑方法是Fourier变换频率域方法和采用平滑模板对图像进行卷积处理的空间域方法,但它们往往会损失图像信息。文章探讨了消除或压抑噪声的图像融合方法,即RNF融合法。RNF融合算法先对参与融合的多光谱图像进行低通滤波,对全色波段进行高通滤波。然后将滤波后的全色波段与多光谱图像用HSI变换法进行融合,融合后的图像消除了噪声。 相似文献
2.
基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。 相似文献
3.
为使传统的维纳滤波方法在最小均方准则下的解更准确、稳定,采用正则化思想,提出导数算子约束下的最小均方准则;在这种准则下,推导了维纳滤波因子及其频率响应.通过在不同频段取不同的正则化函数值,控制滤波结果.理论及实际地震勘探资料的分析表明:正则化维纳滤波去噪效果比传统维纳滤波好,且对有效波的损失较小,表明了文中所取正则项的可行性及有效性.最后讨论了通过建立正则化函数关系式,方便地提供正则化函数值以及圆滑振幅谱对改进滤波效果的可能性. 相似文献
4.
在地震勘探中,由于野外地震数据采集环境及仪器性能本身的限制,采集到地震信号中不可避免地会混入较强的噪声,极大影响后续处理、解释工作。而近几年,多尺度几何分析方法以其独特优势成为压制噪声的研究热点,本文提出在Shearlet域中引入非局部均值算法对地震噪声进行压制,该算法首先对地震信号进行非下采样Shearlet变换,然后采用非局部均值法对分解后系数子集进一步处理,并采用8个Sobel算子近似表示全方向结构,对权重函数进行改进,最后对系数进行Shearlet反变换,得到去噪后的地震信号。实验结果表明相比于传统非局部均值法,该联合算法能有效地压制随机噪声,同时对弱同相轴具有更好的保护作用,在地震资料处理中具有良好的实用性。 相似文献
5.
6.
复杂地表和复杂介质条件下,随机噪声往往严重影响着复杂地震信号的信噪比,同时深层地球物理目标探查中弱地震信号总是被随机噪声所掩盖,如何有效地压制随机噪声干扰、恢复有效地震信号仍然是高精度地震勘探中的关键问题.压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,利用有效地震信号的可压缩性和稀疏性,提供了从不可压缩随机噪声中进行有效信号分离的数据原理.本文系统分析压缩感知框架下地震随机噪声压制的稀疏优化反问题,提出了基于迭代软阈值算法的"采集-重建-修复"方案对该问题进行求解.在实现高度稀疏表征的基础上进行地震数据的压缩感知随机观测,通过迭代反演对有效地震信号进行重构,有效提高复杂地震数据的信噪比,同时,当求解稀疏优化问题时,如果出现正则化项引起重构信号衰减现象,可以匹配除偏对衰减的有效信号进行修复.通过与工业标准 f-x预测滤波方法进行比较,理论模型和实际数据处理的结果表明,压缩感知迭代噪声压制方法对复杂地震数据中的随机噪声有较好的压制效果,可以有效恢复出被较强非平稳随机噪声干扰的时空变同相轴信息. 相似文献
7.
f-x域随机噪声压制方法面临着2个问题:叠前共炮点道集或CMP道集反射波同相轴为双曲线型,去噪同时会损害有效波;地震信号为复杂的非平稳信号,要求去噪方法具有自适应性。基于f-x EEMD的共偏移距道集随机噪声压制方法利用了共偏移距道集反射波同相轴为水平满足f-x域去噪假设条件和EEMD算法对非平稳信号的良好适应性,对f-x域每一个等频率切片做EEMD分解,并去除以高频随机噪声为主的第一个IMF分量,最后将f-x域数据反变换回t-x域,实现噪声分离。正演模拟和实际地震数据试算结果表明:该方法在压制随机噪声的同时,能够保持有效信号。 相似文献
8.
经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果. 相似文献
9.
基于2009~2010年国家、区域测震台网的387个宽频带台站数据,通过互相关方法提取到可靠的瑞利波经验格林函数,利用相位匹配滤波时频分析技术测量瑞利波相速度频散曲线,最后采用噪声层析成像方法获得了华南地区不同周期的瑞利波相速度分布图。结果显示,华南地区速度结构横向变化幅度较小,反映了华南地区作为一个整体较为稳定,与华南地区自晚中生代以来未发生过强烈构造活动的特征基本一致;虽然华南地区整个岩石圈速度结构较为均匀,但扬子块体西部、四川盆地与扬子块体东部、华夏块体间存在明显的速度差异,体现在周期为8~10s时华夏块体相速度大于扬子块体西部、川滇块体以及四川盆地,由于沉积层较厚四川盆地速度最低;周期为10~30s时华夏块体面波相速度大于扬子块体西部和四川盆地,而川滇块体速度最低;周期为35s时扬子块体、华夏块体、四川盆地的速度基本一致,且高于川滇块体,这与华南地区地壳厚度明显小于川滇块体的特征相符。 相似文献
10.
地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架(data-driven tight frame,DDTF)在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明:与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点. 相似文献