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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
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针对海洋遗迹图像出现色偏、细节模糊等现象,导致海洋测绘等工作效率低的问题,提出基于颜色校正及特征融合的海洋遗迹图像增强方法。首先改进传统颜色校正以缩小色彩衰减程度;其次使用深层信息提取模块获取细节信息,并加入多尺度特征提取模块保证图像视觉的完整性;最后提出特征融合模块融合深层细节和尺度特征信息,输出清晰海洋遗迹图像。实验结果表明：本文将传统方法和深度学习算法结合,不仅可以提高真实海洋遗迹图像的清晰度,而且在数据集上的评价指标均优于对比的经典及新颖算法,为海洋测绘等领域提供新思路。 相似文献
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