基于Curvelet变换的地震资料弱信号识别及去噪方法

摘要：

针对地震资料中背景噪声较强,有效弱信号淹没其中难以识别,且在时间域地震有效信号和随机噪声又较难分离的问题,尝试将其通过Curvelet变换进行信噪分离.在Curvelet的不同尺度域采用自适应阈值函数对噪声进行压制,保留有效信号系数;同时,阈值函数中引入不同尺度域地震剖面信噪比,通过与信噪比相关的权值系数降低具有高信噪比的尺度域阈值,从而保留被随机噪声淹没的弱信号;最后对残留噪声系数再应用中值滤波,进一步压制噪声,突出弱信号.与常用于弱信号识别处理的小波变换,以及Curvelet变换的固定阈值处理方法相比,具有多尺度多方向性的Curvelet变换能够更加有效的刻画地震信号,结合自适应的阈值处理时,在弱信号识别及去噪方面具有明显优势.

关键词：Curvelet变换、自适应阈值、随机噪声、弱信号

所属期刊栏目：41

分类号：P631.4

资助基金：国家科技重大专项资助项目2011ZX05040-002;科技部科研院所技术开发研究专项资金资助项目2013EG122200

在线出版日期：2016-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：332-337