-范數(shù)距離小于2ΧΠΓ 9的判為 兩塊相似，與其對(duì)應(yīng)的參考?jí)K存放在一起作為一個(gè)相似組，而距離大于2ΧΠΓ9的則不做處 理。
[0147] 2、三維奇異值濾波去噪
[0148] 將時(shí)域同一相似組中的每個(gè)子塊進(jìn)行二維離散余弦變換轉(zhuǎn)換到頻域，實(shí)現(xiàn)初步的 稀疏表示。然后對(duì)每個(gè)子塊獨(dú)立的進(jìn)行二維奇異值分解，以1 X 10-4作為閾值處理二維奇異 值，大于1 X 10-4的奇異值保留下來(lái)，小于1 X 10-4的奇異值作為噪聲分量置〇,然后重構(gòu)回 去，得到該相似組中每個(gè)子塊的估計(jì)，是去除塊內(nèi)冗余的結(jié)果。然后將所有子塊向量化，ΒΡ 將二維數(shù)據(jù)塊轉(zhuǎn)化為一個(gè)列向量，然后依次按列存放成一個(gè)二維數(shù)據(jù)塊，做一維奇異值分 解。這一步以0.0012作為閾值，重構(gòu)得到的是去除這一相似組中塊間冗余的結(jié)果。由于子塊 是相互重疊的，按照上文提到的公式計(jì)算權(quán)重，加權(quán)求和即得到整個(gè)地震仿真模型的基礎(chǔ) 估計(jì)。
[0149] 3、計(jì)算維納收縮系數(shù)
[0150] 將6000X168的地震資料基礎(chǔ)估計(jì)按照塊步進(jìn)長(zhǎng)度為4,分成1500X42個(gè)8X8的子 塊。然后以每個(gè)子塊為中心，在其周圍39X39的鄰域內(nèi)搜索其相似塊，相似規(guī)范為2-范數(shù)距 離。把2-范數(shù)距離小于1 X 10-15的判為兩塊相似，與其對(duì)應(yīng)的參考?jí)K存放在一起作為一個(gè)相 似組，而距離大于IX 10-15的則不做處理。同時(shí)將這種分組方法，通過(guò)子塊序號(hào)的方式傳遞 給原始帶噪地震資料，將原始帶噪地震資料重新分組。
[0151] 將原始帶噪地震資料新的相似組中的每個(gè)二維塊進(jìn)行二維離散余弦變換，然后再 對(duì)每個(gè)二維塊相同位置的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行一維離散余弦變換，將時(shí)域信號(hào)變換到頻域，實(shí)現(xiàn)地 震資料的初步稀疏表示。并通過(guò)各數(shù)據(jù)塊的頻譜計(jì)算對(duì)應(yīng)的維納收縮系數(shù)，為下一步濾波 做好準(zhǔn)備工作。
[0152] 4、維納濾波
[0153] 將每一子塊與其對(duì)應(yīng)的維納收縮系數(shù)相乘實(shí)現(xiàn)濾波。這一步不需要閾值處理，因 為維納收縮系數(shù)的計(jì)算方法使得包含有效信息的點(diǎn)系數(shù)較大，噪聲點(diǎn)系數(shù)較小。因此子塊 與其相乘就能實(shí)現(xiàn)有效信息的保留和噪聲壓制效果。濾波后，將頻域子塊按照先一維離散 余弦反變換，再二維離散余弦反變換的順序變換回時(shí)域。然后將重疊的子塊估計(jì)加權(quán)聚合， 就能得到6000 X 168的地震資料仿真模型最終的噪聲壓制效果。
[0154]原始三維塊匹配和本發(fā)明算法處理后的效果分別如圖11和圖12所示?？梢郧逦?到本發(fā)明算法處理后的地震資料有更為清晰的同相軸。放大后觀察，也能看出圖13(b)本算 法處理后含的噪聲比圖13(a)原始三維塊匹配算法處理后的噪聲更少。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于塊匹配算法和奇異值分解的地震資料噪聲壓制方法，其特征在于，包括以 下步驟： 步驟一、相似性分組:將整個(gè)地震資料切割成過(guò)完備的子塊，遍歷地選擇參考子塊，計(jì) 算參考子塊與一定鄰域內(nèi)的其他子塊的歐氏距離，判斷兩子塊是否相似，并把相似二維子 塊按照三維數(shù)據(jù)的方式存放起來(lái)成為相似組； 步驟二、三維奇異值濾波去噪:對(duì)相似組中每個(gè)子塊先進(jìn)行二維離散余弦變換，選用頻 域二維奇異值分解濾波，再將相似塊向量化，進(jìn)行頻域一維奇異值分解，并進(jìn)行奇異值保留 去噪；二維離散余弦反變換后，將過(guò)完備子塊加權(quán)聚合成原始尺寸地震資料，得到基礎(chǔ)估 計(jì)； 步驟三、計(jì)算維納收縮系數(shù):將基礎(chǔ)估計(jì)重新分塊分組，并且通過(guò)新的相似組計(jì)算變換 域的維納收縮系數(shù)； 步驟四、維納濾波:按照新的相似分組，對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行三維離散余弦變換，采用維納 濾波實(shí)現(xiàn)噪聲壓制，三維離散余弦反變換并聚合重構(gòu)得到最終噪聲壓制后的地震資料。2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于塊匹配算法和奇異值分解的地震資料噪聲壓制方法， 其特征在于，所述步驟一相似性分組包括以下具體步驟： 1) 預(yù)處理:先將整個(gè)地震資料按照一定的步進(jìn)長(zhǎng)度過(guò)完備的分割成ΑΧΛ大小的時(shí)-空 域子塊Yx;然后對(duì)各個(gè)子塊的二維頻譜進(jìn)行閾值V處理，將大于閾值的頻譜值保留下來(lái)，小 于閾值的頻譜值置〇; 2) 計(jì)算塊間距離:將預(yù)處理后的子塊頻譜ν(Τ(Υχ))作為計(jì)算塊間距離的元素，選定一 個(gè)參考?jí)KYr，選定搜索窗大小為Nh X Nh，通過(guò)2-范數(shù)的計(jì)算參考?jí)K與其相應(yīng)搜索窗內(nèi)其他子 塊的塊間距離：3) 堆疊成三維數(shù)組：當(dāng)兩個(gè)子塊的距離d(YR，Yx)小于閾值τ時(shí)，判定兩塊相似，然后將所 有與同一參考?jí)K相似的二維子塊，連同參考?jí)K一起存放成一個(gè)三維數(shù)組，即相似組Zr。3. 如權(quán)利要求1所述的一種基于塊匹配算法和奇異值分解的地震資料噪聲壓制方法， 其特征在于，所述步驟二三維奇異值濾波去噪包括以下具體步驟： 1) 二維離散余弦變換:進(jìn)行二維離散余弦變換，將相似組中各個(gè)子塊變換到頻域； 2) 奇異值處理： (1) 二維奇異值分解:對(duì)于一個(gè)相似組中的任一二維子塊A4是見(jiàn)X見(jiàn)的，它的特征矩陣 U2D和V2D分別根據(jù)它的行-行協(xié)方差矩陣和列-列協(xié)方差矩陣求得，將Μ，i e [〇，見(jiàn)-1 ]投影到 U2D和V2D上，得到投影系數(shù)Λ ,，滿足： 4. u2DKiV2D Λ i即奇異值矩陣，將奇異值矩陣中大于閾值h的奇異值保留，小于h的奇異值置0,然 后重構(gòu)； (2) -維奇異值分解:將相似組中所有子塊向量化，進(jìn)行一維奇異值分解，獲得奇異值 矩陣并進(jìn)行重構(gòu)； 3)離散余弦反變換、加權(quán)聚合:經(jīng)所述步驟2)處理后的奇異值矩陣重構(gòu)得到的是噪聲 壓制后的頻域數(shù)據(jù)塊，將其進(jìn)行二維離散余弦反變換，然后對(duì)二維離散余弦反變換結(jié)果:? 進(jìn)行加權(quán)重構(gòu)，得到實(shí)現(xiàn)大部分噪聲壓制的該相似組所有子塊對(duì)應(yīng)位置的時(shí)域的的基礎(chǔ)估 計(jì) :其中，= :2:: ^ w __，Nr是未置0的系數(shù)個(gè)數(shù)。 σ X ΝΜ:4. 如權(quán)利要求1所述的一種基于三維塊匹配算法和奇異值分解的地震資料噪聲壓制方 法，其特征在于，所述步驟三計(jì)算維納收縮系數(shù)具體包括以下步驟： 1) 重新分塊:將經(jīng)過(guò)所述步驟二獲得的基礎(chǔ)估計(jì)過(guò)完備地分成沁X沁的子塊，選 擇參考?jí)K重新計(jì)算子塊間歐氏距離：其中，尹?是經(jīng)過(guò)所述步驟二得到的基礎(chǔ)估計(jì)； 2) 堆疊成三維數(shù)組：當(dāng)兩個(gè)子塊的距離Α//?' 小于閾值τ時(shí)，判定兩塊相似，并 將分組方法傳遞給原始含噪地震資料，將判定為相似的子塊作為一個(gè)數(shù)組存放起來(lái)形成一 個(gè)新的相似組； 3) 三維離散余弦變換：首先對(duì)相似組中每個(gè)二維塊獨(dú)立地進(jìn)行二維離散余弦變換，然 后對(duì)所有子塊的同一位置的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行一維離散余弦變換，三維離散余弦變換后，地震資 料被變換到頻域； 4) 計(jì)算維納收縮系數(shù)： 根據(jù)基礎(chǔ)估計(jì)計(jì)算維納收縮系數(shù)Wr :其中，σ2是噪聲方差，T3D為三維離散余弦變換，是戶#的分組塊。5. 如權(quán)利要求1所述的一種基于塊匹配算法和奇異值分解的地震資料噪聲壓制方法， 其特征在于，所述步驟四維納濾波具體包括以下步驟： 1)維納濾波:在所述步驟三中新的相似組已經(jīng)經(jīng)過(guò)三維離散余弦變換，在此將頻域塊 與對(duì)應(yīng)的維納收縮系數(shù)相乘實(shí)現(xiàn)濾波;維納濾波的計(jì)算方法是：其中，σ2是噪聲方差，T3D為三維離散余弦變換，是經(jīng)過(guò)所 述步驟二獲得的基礎(chǔ)估計(jì)的分組塊； 2) 三維離散余弦反變換：按照先一維離散余弦反變換，再二維離散余弦反變換的倒序 方式，對(duì)每個(gè)子塊依次實(shí)現(xiàn)反變換； 3) 加權(quán)聚合:對(duì)二維離散余弦反變換結(jié)果〗進(jìn)行加權(quán)聚合，得到最終噪聲壓制后的地 震資料其4
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于塊匹配算法和奇異值分解的地震資料噪聲壓制方法，解決現(xiàn)有方法由于沒(méi)有考慮到地震資料同相軸固有的局部和非局部相似性，造成的噪聲壓制不充分和有效信息衰減的問(wèn)題，該方法包括相似性分組、三維變換奇異值濾波去噪、根據(jù)基礎(chǔ)估計(jì)重新分組并計(jì)算維納收縮系數(shù)和維納濾波四個(gè)步驟。該方法在理論上采用塊匹配算法，考慮到地震資料同相軸的局部和非局部相似性的固有特點(diǎn)，采用二維奇異值分解和一維奇異值分解結(jié)合，充分利用地震資料的結(jié)構(gòu)信息，實(shí)現(xiàn)地震資料的稀疏表示，能夠較大程度地減小有效信號(hào)衰減，并提高噪聲壓制效果。
【IPC分類】G01V1/36
【公開號(hào)】CN105607125
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201610024650
【發(fā)明人】孟可心, 李娟 , 李月, 杜海龍, 王代香, 呂偉力
【申請(qǐng)人】吉林大學(xué)
【公開日】2016年5月25日
【申請(qǐng)日】2016年1月15日