各向异性扩散滤波在地震数据中去噪

哈尔滨工业大学理学硕士学位论文

目 录

摘要 ................................................................................................................................. I Abstract............................................................................................................................. I I 第1章绪论 (1)

1.1课题背景及研究的目的和意义 (1)

1.2 国内外研究研究现状及分析 (2)

1.3 本文研究思路和内容安排 (3)

第2章地震数据的保边滤波 (4)

2.1 引言 (4)

2.2 图像处理的偏微分方法 (4)

2.3 地震数据去噪的PDE滤波技术 (5)

2.4 地震图像处理的评价标准 (5)

2.5 本章小结 (6)

第3章扩散滤波 (7)

3.1 扩散的物理学背景 (7)

3.2 线性扩散与图像滤波 (9)

3.2.1 尺度空间 (9)

3.2.2 线性扩散 (10)

3.3 非线性扩散滤波技术 (12)

3.4 各向异性扩散滤波 (14)

3.4.1 边缘保护增强滤波 (15)

3.4.2 一致增强扩散滤波 (17)

3.5 改进张量的扩散滤波 (21)

3.6 三维情况下的各向异性扩散滤波 (22)

3.7 离散格式与数值计算 (23)

3.8 本章小结 (24)

结论 (26)

参考文献 (27)

哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 (30)

致谢 (31)

III

哈尔滨工业大学理学硕士学位论文

‐1-

第1章 绪论

1.1课题背景及研究的目的和意义

地震勘探一般情况下由三个环节组成：地震资料的采集、地震资料处理与分析、地质的构造解释与岩性解释。在实际场景中，采集到的地震资料中含有地层的构造与岩性信息。实际采集到的地震资料中，包含了很多噪声，从而对后续的波阻抗反演、属性分析、裂缝预测等带来误差。

图 1-1 地震资料采集模拟图（炮点激发检波器接收信号）

采集到的地震数据，其噪声一般为三种形式：随机噪声，相干噪声和脉冲噪声。随机噪声，在信号中是属于不可预测的部分，并且相互之间没有联系，一般称高斯噪声。高斯噪声在地震数据中是最常见到的。例如人类活动，检波器的震动，其他自然界各种声音，均会产生高斯噪声。

地震资料的解释的关键在于反射界面（确定和记录反射同相轴）的选择和断层的定位。为了能够识别出反射界面，对地震资料解释专家们必须能够确定跨断层垂直位移。最重要的是，他们必须能够分辨出不连续地方到底是因为噪声，还是确实是断层导致的不连续。而传统的地震噪声压制方法，在去除噪声的同时，会造成地层断层结构、不连续、边缘等特征模糊。

有效提高地震资料解释的一种方法是，通过提高地震道的结构，比如保留断层等来提高二维、三维地震资料的品质和信噪比。在许多去除二维或三维数据噪声的方法中，有很大部分的方法是用的是在1997年由Wickert 所提出来的非线性各向异性扩散滤波技术[1]

。 非线性各向异性扩散滤波，利用地震资料局部机构信息，调整自适应调整扩散

去噪自编码深度卷积网络实战——地震去噪实战案例讲解

去噪自编码深度卷积网络实战——地震去噪实战案例讲解 很多同学都有个疑问：前面一直都是对理想数据进行处理，这样有多大用处呢？那用在实际中是怎样应用的呢？第一节课我们讲过，自编码可以用在预训练、自动创作、自动填充、去除噪声、数据降维等等方向。今天我们就从最常见的降噪这项应用开始讲解。

一、降噪自动编码的由来 降噪自动编码器（Denoising AutoEncoder）最初的应用是为了让自动编码网络有更强的鲁棒性（Robust）。 这是什么原理呢？ 就是将原始的完整数据以一定概率分布（通常使用二项分布）去擦除，然后将处理后的结果作为输入的训练数据。这样训练出来的网络抗干扰能力更强，预测的结果往往更好。 就比如下图： 原始的数据是x，首先我们随机的去掉了x中的两个数据形成了x’，然后我们用这个有破损（术语叫Corruputed）的数据x’作为训练数据来训练自编码网络y，训练过程中计算出的结果是z，然后将z与原始x做误差迭代不断优化网络y。最后训练出来的y就有了更好的性能。 为什么训练破损的数据更能激发网络的鲁棒性呢？有论文解释说神经网络通过从破损数据

中学习到有效特征数据，从而恢复完整的数据。这个训练过程是增强了神经网络特征提取的能力。就是说学习破损数据的过程相当于一个简化的PCA，本质是进行降维提取。而降维就是神经网络最擅长的工作之一。 二、降噪自动编码在地震去噪领域的应用 前面提到了通过训练破损的数据，可以提高自编码网络学习能力。那含有噪声的数据，也是一种破损的数据，同样可以使用自编码网络进行降噪处理。 在地震勘探领域，伴随地震数据采集过程中，由于人为或环境因素的影响，不可避免地会引入随机噪声。受污染的地震资料严重影响了后续的地震资料处理和成像。因此，抑制随机噪声可以有效地提高地震资料的信噪比，有利于提高成像质量。 比如我们常常会将左图的含噪数据进行降噪处理，变成右图的样子。

粘弹性和各向异性在地震勘探正演中的应用

粘弹性和各向异性在地震勘探正演中的应用 【摘要】介质粘弹性和各向异性在地震正演中的应用使得地震波逐渐衰减和频散，不能直接从地震数据上得到准确的地下信息和分辨率更高的图像，基于粘弹性和各向异性的正演模拟接近真实性的描述了地震波的波动学特征，有利于观测系统设计、储层研究以及对地震资料的分析处理解释。 【关键词】粘弹性；各向异性；正演模拟 随着地质勘探对象由简单到复杂油气藏方向的发展，传统水平层均匀介质基础理论上的勘探方法、手段正面临越来越大的挑战。基于粘弹性和各向异性地质模型的正演方法为我们提供了一种有效、可靠的勘探技术手段，在实际应用中具有重要意义。 地球物理模型是正演模拟技术的基础和前提。模型建立主要有结构上的构建和和纵波速度、横波速度以及密度地球物理属性。除此还有模型介质对地震波场的响应，主要表现在粘弹性和各向异性。 常规地震处理技术的理论前提是：大地介质是完全弹性介质，地震波在其中的传播满足达朗贝尔方程，地震波在其传播途中没有能量的损失和波形的畸变。但是，实际上地表检波器接收到的是有一定延时而且频率很低的地震复合波。离震源不同距离接收的波谱也不同，这说明大地对地震波有衰减和吸收的作用，对其高频成分，吸收更为严重，导致地震资料的分辨率降低。在处理分析以及正演过程中我们有必要模拟这种衰减因素对地震波的影响。 1 介质粘弹性 地震波在真实介质中传播与在理想介质中传播不同，介质的粘弹性会损耗地震能量吸收，使振幅衰减并且视频率逐渐降低。地震波的这种衰减和频散，使得不能直接从地震数据上得到准确的地下信息和分辨率更高的图像。 这种衰减效应主要由地球介质本身的粘弹性所致，与岩性、含流体性质、饱和度以及渗透率等有关，是造成地震反射波高频成分衰减的主要原因之一。地震波的这种衰减和弥散，使得不能直接从地震数据上得到详细的地下信息和分辨率更高的图像，所以研究地震波在粘弹性介质中传播的性质具有重要意义。粘弹性介质的正演模拟，对于深入研究地层吸收衰减效应，对于提高分辨率等具有重要意义，是观测系统设计、复杂储层研究、地震资料分析、处理的基础。 2 介质各向异性 地震勘探实践说明了地球内部介质的复杂性。对于地震勘探而言，地球介质的复杂性主要体现在介质的纵横向非均匀性、各向异性和非线性。其中，介质各向异性和非线性研究是近年来地震学和勘探地震学领域的研究前沿。各向异性介

地震数据处理方法(DOC)

安徽理工大学 一、名词解释（20分） 1、、地震资料数字处理:就是利用数字计算机对野外地震勘探所获得的原始资料进行加工、改进，以期得到高质量的、可靠的地震信息，为下一步资料解释提供可靠的依据和有关的地质信息。 2、数字滤波:用电子计算机整理地震勘探资料时，通过褶积的数学处理过程，在时间域内实现对地震信号的滤波作用，称为数字滤波。（对离散化后的信号进行的滤波，输入输出都是离散信号） 3、模拟信号：随时间连续变化的信号。 4、数字信号：模拟数据经量化后得到的离散的值。 5、尼奎斯特频率：使离散时间序列x(nΔt)能够确定时间函数x(t)所对应的两倍采样间隔的倒数，即f=1/2Δt. 6、采样定理： 7、吉卜斯现象：由于频率响应不连续，而时域滤波因子取有限长，造成频率特性曲线倾斜和波动的现象。 8、假频:抽样数据产生的频率上的混淆。某一频率的输入信号每个周期的抽样数少于两个时，在系统的的输出端就会被看作是另一频率信号的抽样。抽样频率的一半叫作褶叠频率或尼奎斯特频率fN；大于尼奎斯特频率的频率fN+Y，会被看作小于它的频率fN-Y。这两个频率fN+Y和fN-Y相互成为假频。 9、伪门：对连续的滤波因子h(t)用时间采样间隔Δt离散采样后得到h (nΔt)。如果再按h (nΔt)计算出与它相应的滤波器的频率特性，这时在频率特性图形上，除了有同原来的H (ω)对应的'门'外，还会周期性地重复出现许多门，这些门称为伪门。产生伪门的原因就是由于对h(t)离散采样造成的。 10、地震子波：由于大地滤波作用，使震源发出的尖脉冲经过地层后，变成一个具有一定时间延续的波形w（t）。 11、道平衡：指在不同的地震记录道间和同一地震记录道德不同层位中建立振幅平衡，前者称为道间均衡，后者称为道内均衡。 12、几何扩散校正：球面波在传播过程中，由于波前面不断扩大，使振幅随距离呈反比衰减，即Ar=A0/r，是一种几何原因造成的某处能量的减小，与介质无关，叫几何扩散，又叫球面扩散。为了消除球面扩散的影响，只需A0=Ar*r即可，此即为几何扩散校正， 13、反滤波(又称反褶积):为了从与干扰混杂的地震讯息中把有效波提取出来，则必须设法消除由于水层、地层等所形成的滤波作用，按照这种思路所提出的消除干扰的办法称为反滤波，即把有效波在传播过程中所经受的种种我们不希望的滤波作用消除掉。 14、校正不足或欠校正：如果动校正采用的速度高于正确速度，计算得到的动校正量偏小，动校正后的同相轴下拉。反之称为校正过量或过校正。 15、动校正:消除由于接受点偏离炮点所引起的时差的过程，又叫正常时差校正。 16、剩余时差：当采用一次波的正常时差公式进行动校正之后，除了一次反射波之外，其他类型的波仍存在一定量的时差，我们将这种进过动校正后残留的时差叫做剩余时差。

基于各向异性扩散的电子散斑图像去噪

基于各向异性扩散的电子散斑图像去噪 小编为您提供一篇关于基于各向异性扩散的电子散斑图像去噪的毕业论文提纲，欢迎参考！ 1.引言 电子散斑干涉(electronic speckle pattern interferometry，espi)是一种具有测量灵敏度高、非接触、可用于全场等优点的测量方法，受到了人们的关注。它的测试结果是以干涉条纹图的方式被记录和进行处理。但是，在散斑干涉条纹图中，存在着大量的散斑颗粒噪声，极大地降低了条纹的信噪比，这些斑点噪声是espi 数据处理中最主要困难之一，人们一直试图用各种方法来降低或消除散斑噪声所带来的不利影响。 传统的滤波方法，如均值滤波、中值滤波、傅立叶变换滤波等，在滤掉图像中散斑噪声的同时，也会滤除、模糊许多有用的信息。再加之散斑颗粒大且杂乱无章，很容易损伤原始条纹，从而给测量带来了误差。张东升等采用频域同态滤波技术，得到了高质量的espi条纹图。qian提出加窗傅立叶变换法，在滤除噪声的同时可以保持条纹的边缘信息。于起峰等提出的旋滤波算法以及在此基础上发展的等值线窗口滤波法，可以较好地滤除散斑条纹图的噪声，同时又不损伤条纹特性，是滤除散斑条纹图噪声的比较理想的方法。 偏微分方程(partial differential equations，pde)方法近几年开始大量应用于图像处理，引起广大学者的极大关注。tang chen 等采用pde 模型对espi 条纹图进行了去噪，获得了易于提取位相场的图像。本文基于perona 和malik[9]提出的经典各向异性扩散滤波方法(p-m 模型)对espi 条纹图进行去噪，针对原始算

法的不足，提出了改进的方法，从而在抑制斑点噪声的同时，很好地保持图像的边缘，在一定程度上克服了边缘保持和噪声消除之间的矛盾，为下一步数据处理提供了有效保障。 2.各向异性扩散模型的改进 为了克服各向同性扩散方程平滑过程的缺点，perona 和malik 提出的各向异性扩散滤波方程： 在p-m 模型只用到了中心像素点(x,y)的4-邻域点，本文将利用中心像素点的8-邻域来估算迭代后中心点的灰度值。为此，通过将x 和y 方向即水平和竖直方向旋转得到离散后的灰度值，为简单起见，旋转角度采用45°，得到两条对角线的方向来代替x 和y 方向。 3.去相关最优迭代次数的确定 由于p-m 模型的求解是一个迭代过程，因此迭代次数对图像平滑效果起到至关重要的作用。若迭代次数较小，达不到平滑的效果；而太大的迭代次数，则会出现过于光滑而使条纹边缘模糊。本文根据去相关最优停止准则，并结合espi 条纹图的特点来确定最优迭代次数。 假设理想的无噪声图像与噪声图像不相关，设i(x,y,t)表示经过时间t 迭代后获得的最佳图像，则含有噪声的原始图像i(x,y,0)=i0 与i(x,y,t)之差表示噪声图像。 4.实验结果 为了比较p-m 模型及本文算法的滤波结果，采用数字模拟条纹图，加入噪

地震资料去噪及其方法研究

地震资料去噪及其方法研究 摘要：无论是在叠前还是叠后，地震资料去噪处理的地位都举足轻重。随着勘探技术的发展，去噪软件已越来越多。对各种去噪方法进行分类和分析，具有理论价值和实际指导意义。 关键词：去噪技术；时频分析 高分辨率、高信噪比、高保真度是地震数据处理追求的目标，而信噪比又是高分辨率和高保真度的保障。在地震数据处理中，如果信噪比较低，那么高分辨率和高保真度就不可能实现。而提高信噪比的途径正是去噪，可见去噪技术在地震数据处理中有着很重要的地位。 一、噪声分类 （1）规则噪音干扰，主要是指有一点主频和视速度的噪音，如面波、50Hz、声波干扰、折射波干扰、多次波干扰等 （2）随机噪声 地震勘探中不可避免的一类干扰波就是随机噪声，它没有固定频率和固定传播方向的波，无确定的视速度。主要有：1.风吹草动及人为噪声；2.井中激发的微震干扰；3.大气电离层的噪声。 二、去噪方法研究 （1）f-k域去噪技术 在傅氏变换基础上研究出来的去噪方法有很多，而f-k域去噪技术是最基本的技术。f-k滤波是利用有效波和干扰波在f-k域的视速度差异设计一个扇形滤波器，他可以滤掉任意方向任意视速度的干扰波，时窗可以任意给，利用他可以压制线性干扰波，多次波，虚反射等干扰波，由于它理论严密和实际效果显著得到了广泛应用。 （2）炮域反偏移去噪 偏移目前是地球物理界的热门问题，最近几年有些学者开始对反偏移进行研究，而以反偏移去噪为基础的研究更是另辟蹊径。以炮域反偏移为基础的去噪方法，其原理是根据地震波的传播规律，进行偏移处理，增强地下反射点有效信号，再通过炮域反偏移，实现资料信噪比的提高，突出有效反射波。炮域叠前积分法反偏移技术基本思路是运用非递推的Kirchhoff积分法，提高了有效波的反射强度，又压制噪声；再通过反偏移，还原成地表接收的单炮记录。运用偏移和反偏移，恢复地震波的有效反射，但是干扰信号却得不到恢复，有效的达到了去噪的

地震学讲稿_11 各向异性介质中的平面波

图11.1 点源在各向异性介质中产生的波前面。 波前面法向 射线方向 偏振方向 第11章 各向异性介质中的平面波 介质中一点的物理性质如果与方向有关, 该介质被称为各向异性介质. 微观晶体的物性一般是各向异性的. 如果晶体的排列杂乱无章, 宏观上就会表现出各向同性. 地球介质的各向异性主要表现在地壳与上地幔, 以及地球的内核. 孔隙及微破裂的定向排列, 结晶体的优势方向排列都会表现出地震波速宏观各向异性. 各向异性介质中的地震波传播理论比各向同性的要复杂的多, 描述介质弹性性质的参数也多. 但是，地球介质的宏观各向异性给地震波传播造成的影响比较微弱, 大多数观测结果缺乏有力的各向异性证据. 随着地震观测仪器精度与动态范围、观测手段的提高，各向异性的研究越来越受到重视。内核相对于地幔差速转动的发现就依赖于内核的各向异性模型。 首先我们看一个简单的例子，以此认识各向异性介质中波的复杂性。假设介质是均匀各向异性的。设地震波由一点发出，由于波向不同方向传播的相速度是不相同的，在特定的时间后形成的波前面（等相位面）不再是一个圆球，而是一个曲面。如图(11.1)所示，射线的方向是能量传播的方向，能量传播的速度叫群速度。波前面法向是相位传播的方向，也是波幔度方向，整个波前面是平面波等相位面的包络。从图中可以看出，射线与波前面并不垂直，能量传播的方向、相位传播的方向以及波的偏振方向不在同一个方向，即使是P 波也可能如此。 11.1 相速度、群速度、偏振 我们用简谐平面波来演示上述特征。设平面波的位移形式为 ())(exp ),(x s g u ?--=t i t x ω， 或写成分量形式 ())(exp ),(x s ?--=t i g t x u i i ω （11.1） 其中波幔度矢量c s ?= s ，c 为相速度，s ?为幔度单位矢量，是给定的已知量。相速度 c 是与幔度单位矢量s ?有关的待定量. g 为位移偏振矢量，是与幔度单位矢量s ?有关的待定矢量. 弹性动力学方程为 j ij i x t t u ??=),(),(x x τρ . （11.2） 广义胡克定律 k l ijkl ij x u C ??=τ （11.3） 将（11.3）带入（11.2）得 k j l ijkl i x x u C t u ???=2 ),(x ρ。 （11.4） 将（11.1）带入（11.4）得

从壳幔地震各向异性初探华北地区壳幔耦合关系

从壳幔地震各向异性初探华北地区壳幔耦合关系 高原① 吴晶②易桂喜③石玉涛① ①中国地震局地震预测研究所，北京100036 ②中国科学院地质与地球物理研究所，北京100029 ③四川省地震局，成都610041 E-mail: gaoyuan@https://www.wendangku.net/doc/f317065105.html, 2010-02-21收稿, 2010-xx-xx接受 国家自然科学基金(批准号: 40674021)和中国地震局地震预测研究所基本科研专项(批准号: 2007-13)资助项目 摘要 根据首都圈地震台网、国家地震台网、IRIS台站资料并比较了流动的华北地震台阵部分台站资料的结果，利用地震各向异性分析，本研究得到减少局部构造影响后的华北地区（至少是华北北部）的地壳背景水平主压应力方向为北东95.1o±15.4o，穿透壳幔的SKS分裂的快剪切波偏振平均值为北东110.2o±15.8o。而台站分析也显示，地壳内近场资料的快剪切波偏振与SKS快剪切波偏振总是相差十几度以上。不同周期下的Rayleigh面波相速度方位各向异性快波优势方向也同样揭示出随深度增加快波优势方向的变化。这个特征暗示了，华北地区的壳幔耦合关系可能既不是简单的壳幔解耦型，也不是壳幔强耦合型，可能是两种模式共存的不均匀分布或者是物理性质介于两者之间的渐变模式。本研究表明，在分析穿透整个岩石圈的SKS分裂和地表的GPS观测的基础上，增加揭示地壳各向异性的近场资料剪切波分裂，结合面波的方位各向异性，可以更准确地多方位刻画壳幔各向异性性质，进而探讨壳幔的耦合关系。 关键词 地震各向异性 壳幔耦合 快剪切波偏振方向 剪切波分裂 地壳主压应力 华北地区

1 引言 地壳和地幔的耦合关系到深部地球物理过程和深部地质运动，对现今板块运动和地球动力学模式有关键性的影响。中国大陆的华北地区，从地表看有燕山、太行两个隆起区和华北盆地凹陷区，从地质上被划分为三个不同的新构造单元，区内存在着许多全新世及晚更新世活动断裂，属于中国大陆构造活动比较活跃的地区之一[1,2]，无论从地表地质、还是深部地质构造，都具有丰富而复杂的特征。人工源深部地震探测资料反演得到的东亚地区地壳厚度分布结果,表明渤海湾盆地的地壳厚度为28—30 km，相对周边地带Moho界面上隆约4 km，被认为在东亚地区复杂的构造格局与深层动力过程背景下，Moho界面起伏变化必然受到板块碰撞、挤压和深部物质分异、调整及热物质交换等制约的结果[3]。层析成像和接收函数研究显示，在华北的渤海湾及其周边地区的地壳速度结构受地表主要构造单元和深大断裂的影响，速度扰动异常大多为NE—NNE 向展布，具有东西分带、南北分块的特点，发现局部地区存在上地幔隆起[4-7]。 从更大的范围看，作为地球表面最重要的一类构造单元，华北地区主要以克拉通的形式存在。一般说来，由于密度低温度低和巨厚的岩石圈根，克拉通是地球上最稳定的地区，而华北克拉通由被破坏的东部块体和基本稳定的西部块体组成，与地球上其他地区的克拉通表现出明显的不同[8,9]。华北克拉通破坏的主要机制可能是化学侵蚀[10]或拆沉作用[8]，华北克拉通岩石圈的主要特征之一是岩石圈减薄。一个新的看法认为，华北克拉通岩石圈减薄的主要机制可能是俯冲侵蚀[11]。地震各向异性的研究显示出华北盆地区的SKS剪切波分裂时间延迟比中国大陆的隆起区中西部地区要更小一点[12-14]，这个证据从侧面暗示了岩石圈厚度的差异。 穿透深部介质的地震波是研究深部构造的重要信息来源。华北地区地壳和地幔是否解耦是研究中国东部地区现今深部动力学形态的关键因素之一，关系到东亚地区深部介质运动模型的最终建立。用地震波各向异性特性研究壳幔耦合关系是一种有效的方法[15,16]。上地幔地震各向异性能够揭示深部岩石圈介质的形变特征，反映深达上地幔深部介质运移特征和应力环境[14,17,18]。 已有的研究采用较低频率的远震资料，通过SKS分裂获得的各向异性结果研究壳幔的耦合关系[15]，但SKS反映的是整个岩石圈的平均信息，如果能增加地壳内的相关信息，显然对探讨壳幔耦合、准确地揭示壳幔性质有重要意义。有研究

各项异性扩散由来及原理

8 Anisotropic diffusion filtering Images contain of the image itself and noise Noise: random, little disturbances of the image To improve the segmentation: the noise should be reduced Condition: ?Remove noise ?But: keep the image information unchanged

Diffusion Physical process for balancing concentration changes Now: ?the image intensity can be seen as a “concentration” ?The noise can be modelled as little concentration inhomogeneities These inhomogeneities could be smoothed by diffusion Diffusion should only be perpendicular e.g. to edges

Physical background of diffusion Given: a concentration distribution u Fick’s law: Concentration gradient causes a flux j j aims to compensate the gradient D : diffusion tensor, in general a positive definite, symmetric matrix u ???=D j

地震数据处理vista软件使用手册

Vista 5.5的基本使用方法 数据输入 地震分析窗口 一维频谱 二维频波谱 观测系统 工作流 一、数据输入 1.1 把数据文件加入Project 首先选择File/New Project，新建一个Project，按住不放，出现按钮组合，可以选择不同类型 的数据集，选择，向Project中增加一个新的2-D数据集，按住不放，出现按钮组合， 可以选择加入不同类型的地震数据，选择，选择一个SEG-Y数据，即可将该数据文件加入新建的数据集。 1.2 命令流中数据的输入 双击进入如下界面 1.2.1 Input Data List 数据输入列表，选择已加入到Project的数据集，下面的文本框中会显示选择的数据的基本信息。 1.2.2 Data Order 选择输入数据的排列方式，对不同的处理步骤可以选择不同的数据排列方式 Sort Order a. NO SORT ORDER 输入数据原始排列方式 b. SHOT_POINT_NO 输入数据按炮点排列方式 c. FIELD_STATION_NUMBER d. CMP_NO 输入数据按共中心点排列方式 e. FIELD_STATION_NUMBER 1.2.3 Data Input Control 数据输入控制 右键-->Data Input Control a. Data Input 进入Flow Input Command（见上） b. Data Sort List 查看数据排列方式的种类 c. Data/header Selection 输入数据的选择，可以控制输入数据的道数和CMP道集 查看所有已经选择的数据 如果没有定义任何可选的数据信息，则如下图所示： 可以选择一种选择方式，单击并设置选择信息。定义有可选的数据信息后，在查看，则如下图所示，会显示选择的信息。 选择共炮点集 单击后，会弹出如下界面：

基于小波阈值的地震信号去噪处理

第10卷　第29期　2010年10月1671—1815(2010)2927251204　 科　学　技　术　与　工　程 Science Technol ogy and Engineering 　Vol 110　No 129　Oct 12010 Ζ　2010　Sci 1Tech 1Engng 1 石油技术 基于小波阈值的地震信号去噪处理 刘　霞　潘洪屏3 　高晓春1 　吴伟龙 (东北石油大学电气信息工程学院,大庆163318;宏伟热电厂1,大庆163411) 摘　要　地震信号去噪处理是地震勘探所要解决的一项主要任务,提高地震信号信噪比也相应显得尤为重要。提出由Heur 2 sure 选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层量化处理,与常规小波阈值去 噪相比,对含有高频分量的信号,该方法具有很好的去噪效果。关键词　地震信号 小波变换 阈值 去噪中图法分类号　TE132.14; 文献标志码　 A 2010年7月23日收到 第一作者简介:刘　霞(1970—)女,硕士,副教授,研究方向:智能控制与数字信号处理。 3 通信作者简介:潘洪屏(1980—),女,硕士研究生,研究方向:智能 信息与控制。E 2mail:garychong@s ohu .com 。 野外采集的地震资料中不可避免包含一些规则的或不规则的干扰噪声 [1] ,这些干扰对地质资料 解释将产生很大影响。因此,降噪成为地震信号处理的重要环节。而小波变换具有很好的时频局部化能力,将其应用于地震信号去噪[2] 处理,有着良 好的应用价值和研究前景。 对地震信号去噪的方法有多种,在小波领域有模极大值去噪、小波阈值去噪和小波包去噪,其中阈值去噪最为常用,方法简单。在阈值去噪方法中,如何选取阈值和阈值函数是至关重要的。阈值选取的合适与否直接影响信号去噪的效果和重构信号的失真程度,如果阈值选取过大,虽然能够减少重构信号中残留的噪声成分,但会使信号有较大的失真;反之,降低阈值能减小重构信号的失真,但恢复信号中残留的噪声增多。 本文主要介绍对含有高频有效信号进行二次小波分层阈值去噪的基本思想和实现步骤,并由Heursure 选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成 地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层 量化处理。 1　二次小波分层阈值去噪方法的基本思想 和实现步骤 1.1　二次小波分层阈值去噪方法的基本思想 二次小波分解分层阈值去噪 [3,4] 主要是对含有 高频有效信号进行二次小波分解,利用有效信号和噪声在小波变换下奇异性截然不同的表现特征来分层去除噪声保留有效信号。一个含噪信号的一维信号模型可以表示成如下形式,即s (k )=f (k )+σe (k );k =0,1,…,n -1,其中,f (k )为有效信号, e (k )为噪声,s (k )为含噪声的信号。当有效信号含 有高频分量时,对第一次分解后的高频系数进行二次小波分解,采用分层阈值处理。在实际的工程应用中,有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号,但也可能含有高频信号,而噪声信号通常表现为高频信号,所以消噪过程可按如下方法进行处理:首先对信号进行一次小波分解(如进行二层分解),则噪声部分主要包含在高频小波系数CD 1,CD 2中,其中包含部分有效信号,对高频系数 进行二次小波分解(如进行二层分解),分解过程如图1所示,然后由Heursure 选取阈值进行分层阈值处理,重构信号即可达到消噪的目的。对信号s (k )消噪的目的就是要抑制信号中的噪声部分,从而在

数字化地震波信号去噪技术本科论文

数字化地震波信号去噪技术本科论文

大连理工大学本科毕业设计（论文） 数字化地震波信号去噪技术The technology of digitized Seismic wave denoising 学院（系）：电子信息与电气工程学部 专业：电子信息工程 评阅教师： 完成日期： 大连理工大学 Dalian University of Technology

摘要 在相当长的一段历史时期内，地震波信号是通过笔纸和滚筒等方式记录在纸图上，由于材质本身的问题，该种记录方式不适合长期保存。随着数字化记录方式的普及，将原始地震图中的地震信号数字化以方便存储和分析就成为了一项必要的工作。在数字化过程中，需要对波形进行跟踪，并将其转化成为时间信号。在对波形进行自动跟踪的过程中，由于数字化技术本身的局限，数字化之后的时间信号往往包含了“毛刺”和噪声等不属于原始地震信号的内容，对后续的对信号的保存、恢复等工作带来了影响，因此这些噪声必须被去除。本工作着力于去除数字化过程中带来的“毛刺”和噪声，尽可能好的恢复原始地震波形的信息。同时，数字化地震波波形本身包含了一定的噪声。去除这些噪声，也是本工作的目的之一。 由于地震图上的地震波形是随着笔的摆动记录下来的，因此波形较为光滑，信号带宽较窄，因此本课题假设数字化的地震信号是低频、光滑的信号，并依据此特点选择方法去除噪声，恢复信号。本课题主要研究问题： （1）基于低通滤波器的数字化地震信号去噪。 （2）基于K-L变换的数字化地震信号去噪。 （3）基于小波变换的数字化地震信号去噪。 本文主要针对地震波信号去噪的问题，尝试采用低通滤波器、K-L变换和小波变换三种去噪方法来去除数字化地震波的噪声。在MATLAB实验仿真平台实现了以上三种去噪方法，并给出了一定的定性和定量的结果。实验仿真表明，以上三种常用的去噪方法均可以达到保留地震信号的特征，达到抑制噪声的目的。 关键词：地震波去噪；低通滤波器；K-L变换；小波去噪

基于各向异性扩散的弱小目标增强算法

第35卷第6期 光电工程V ol.35, No.6 2008年6月Opto-Electronic Engineering June, 2008文章编号：1003-501X(2008)06-0015-05 Dim Target Enhancement Algorithm for Low-contrast Image based on Anisotropic Diffusion WANG Yan-hua1, 2，LIU Wei-ning1 ( 1. Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China; 2. Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China ) Abstract:In a sensed image of long distance, the gray levels of target and background are hardly distinguishable, which results in a low-contrast image. Dim-target detection is always a difficult problem. The aim of this paper is to propose an anisotropic diffusion filtering algorithm based on partial differential equation to enhance the dim targets. The algorithm establishes a new filter model by improving the traditional P-M model based on the anisotropic diffusion theory. The proposed method adaptively performs the smoothing process in the faultless areas to make the background uniform, and performs the sharpening process in the variational areas to enhance dim targets. Simultaneously, we can select the smoothing and sharpening degree by adjusting the parameter K and w to satisfy different environments. Experimental results show the efficiency of the proposed diffusion scheme in dim-target enhancement with low-contrast. Key words: partial differential equation; anisotropic diffusion; low-contrast image; image enhancement; adaptive filter CLC number: TP391.41 Document code: A 基于各向异性扩散的弱小目标增强算法 王艳华1, 2，刘伟宁1 ( 1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，长春 130033； 2. 中国科学院研究生院，北京 100039 ) 摘要：针对弱小目标对比度较低、边缘模糊、难以准确探测的问题，本文提出一种基于PDE的改进的各向异性扩 散滤波算法增强弱小目标。该方法根据各向异性扩散原理，通过改进传统的P-M方程建立新的滤波模型，采用自 适应滤波的方法在非目标区进行背景平滑，在局部变化的区域进行锐化处理增强弱小目标，从而达到背景平滑的 同时增强边缘的效果。同时可以通过调节参数k和w选择平滑和锐化的程度，以适应不同的环境变化。实验结果 表明，该方法能够有效的增强低对比度图像中的弱小目标。 关键词：PDE；各向异性扩散；低对比度图像；图像增强；自适应滤波器 中图分类号：TP391 文献标志码：A 1 Introduction In low-contrast images, a local dim-target has a smooth change of brightness from its neighboring region, therefore provides no clear edges to apply the gradient-based methods for target detection. The non-uniform intensity of the background area and the low-contrast intensity of the target region all deter the use of the simple threshold method. It is extremely difficult to reliably identify small target in low-contrast images without false detection of noise. Much research has been done on dim-target detection in low-contrast images. Some adopted a spatial-temporal detection method derived from a model of temporally stationary and spatially non-stationary 收稿日期：2007-05-20；收到修改稿日期：2008-01-10 作者简介：王艳华(1982-)，女(汉族)，河南许昌人，博士研究生，主要从事基于DSP弱小目标捕获、跟踪算法研究。 E-mail: wangyanhua919@https://www.wendangku.net/doc/f317065105.html, 万方数据

何良 地震波与各向异性介质

中国地质大学 研究生课程论文封面 课程名称各向异性介质地震波传播理论 教师姓名顾汉明 研究生姓名何良 研究生学号120090258 研究生专业地球物理学 所在院系地空学院 类别: B.硕士 日期: 2010 年 1 月12 日

评语 注：1、无评阅人签名成绩无效； 2、必须用钢笔或圆珠笔批阅，用铅笔阅卷无效； 3、如有平时成绩，必须在上面评分表中标出，并计算入总成绩。

浅谈各向异性介质内地震波的传播 中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院 何良 摘要：地下岩石的各向异性主要表现在地震波速度随传播方向发生变化,不同类型体波间相互耦合,横波发生分裂,波速度频散依赖于传播方向等。薄互层与裂隙定向分布等产生视各向异性。本文主要分析三维各向异性介质界面上地震波传播行为、单界面与多界面上各类面波频散规律, 同时针对地震波勘探数值模拟中遇到的人为边界反射间题，提出了适用各种各向异性介质的吸收边界条件，并讨论吸收边界的稳定性。 关键词：各项异性介质 波动方程 吸收边界 引言： 早在17世纪,就有人提出各向异性的概念，各向异性的理论基础之一是广义胡克定理。到19世纪,人们开始对各向异性进行较为广泛的研究。20世纪20~30年代,各向异性的概念被引入地震学领域,当时在进行横波勘探中已经遇到利用现有地震波理论不能解释的横波分裂等现象,由此提出了地下存在各向异性介质的假设。进一步的研究发现,各向异性介质是普遍存在的。地下介质广泛存在各向异性的特性,地层各向异性与油气田的勘探开发及地球深部动力学系统等都有密切的关系。各向异性介质是一种具有使弹性波的传播随方向而异的物性介质。 同时越来越多的野外实践也强有力地证实在地壳中存在着各向异性。由于各向异性对不能用各向同性模型解释的观测数据分析有影响。因此它的研究受到人们极大的关注。引起各向异性的原因有多种晶体本身的结构、地层的结构微层可不平行于地层的顶底面、定向排列的垂直裂隙、作用在孔洞和裂隙分布带上的应力等等。各向异性最明显的现象是横波的双折射,即两种偏振的横波以不同的时间到达方位各向异性,即在给定震源距离上地震波到时或视速度与方位角有关勒夫波和瑞利波之间的视偏差。在裂隙导致的各向异性的情况下,裂隙使纵横波在平行和垂直于裂隙平面方向上的传播速度发生变化。因此,当横波进入一个裂隙介质时,将分离成两个准横波和,这些波以不同的速度传播并且在不同的平面上产生极化,这就形成了横波双折射。当然一个压缩波通过一个裂隙介质时也会产生一个准纵波,其质点运动方向在几乎呈对称的平面上偏离波的传播方向。 因此,研究地层各向异性具有非常重要的实际意义。我们可以更清楚的认识各向异性介质波场的传播机理和传播规律,并能够更加准确描述出地下地质体的空间分布。 1各向异性介质中地震波动解 1.1 各向异性介质中的参数对一般各向异性介质,应力和应变的关系可用广义胡克定律来描述： kl ijkl ij c εσ= 式中:ζij 为应力张量;εkl 为应变张量;Cijkl 为弹性系数张量。 由于应力张量和应变张量都具有对称性,一般的各向异性介质,有21个独立弹性系数。在波 长大于层厚度的条件下,薄互层介质等效于横向各向同性介质,可以用五个弹性系数(c11,c33,c13,c44,c66)来表述。 为了便于描述各向异性的特性,Thomsen 对横向各向同性介质弹性系数进行了弱化处理,定义了三个具有明确物理意义的各向异性介质参数,并建立了与横向各向同性介质弹性系数之间的关系: ε=3333112/)(c c c - γ=4444662/)(c c c -

地震数据处理

地震数据整体流程 不同软件的地震数据处理方式不同，但是所有软件的处理流程基本是固定不变的，最多也是在处理过程中处理顺序的不同。整体流程如下： 1 数据输入（又称为数据IO） 数据输入是将野外磁带数据转换成处理系统格式，加载到磁盘上，主要指解编或格式转换。 解编：将多路编排方式记录的数据（时序）变为道序记录方式，并对数据进行增益恢复等处理的过程。如果野外采集数据是道序数据，则只需进行格式转换，即转成处理系统可接受的格式。 注：早期的时序数据格式为记录时先记录第一道第一个采样点、第二道第一个采样点、……、第一道第二个采样点、第二道第二个采样点、……直至结束。现在的道序记录格式为记录时直接记录第一道所有数据、第二道所有数据、……直至结束，只是在每一道数据前加上道头

数据。将时序数据变为道序数据只需要对矩阵进行转置即可。 2 置道头 2.1 观测系统定义 目的为模拟野外，定义一个相对坐标系，将野外的激发点、接收点的实际位置放到这个相对的坐标系中。即将SPS文件转换为GE-Lib文件，包括1）物理点间距2）总共有多少个物理点3）炮点位置4）每炮第一道位置5）排列图形。 2.2 置道头 观测系统定义完成后，处理软件中置道头模块，可以根据定义的观测系统，计算出各个需要的道头字的值并放入地震数据的道头中。当道头置入了内容后，我们任取一道都可以从道头中了解到这一道属于哪一炮、哪一道？CMP号是多少？炮间距是多少？炮点静校正量、检波点静校正量是多少？等等。 后续处理的各个模块都是从道头中获取信息，进行相应的处理，如抽CMP道集，只要将数据道头中CMP号相同的道排在一起就可以了。因此道头如果有错误，后续工作也是错误的。 GOEAST软件有128个道头，1个道头占4个字节，关键的为2（炮号）、4（CMP号）、17（道号）、18（物理点号）、19（线号）、20（炮检距）等。 2.3 观测系统检查 利用置完道头的数据，绘制炮、检波点位置图、线性动校正图。 3 静校正（野外静校正） 静校正为利用测得的表层参数或利用地震数据计算静校正量，对地震道进行时间校正，以消除地形、风化层等表层因素变化时对地震波旅行时的影响。 静校正是实现共中心点叠加的一项最主要的基础工作。直接影响叠加效果，决定叠加剖面的信噪比和垂向分辨率，同时影响叠加速度分析的质量。 静校正方法： 1）高程静校正 2）微测井静校正-利用微测井得到的表层厚度、速度信息，计算静校正量 3）初至折射波法 4）微测井（模型法）低频+初至折射波法高频 4 叠前噪音压制 干扰波严重影响叠加剖面效果。在叠前对各种干扰进行去除，为后续资料处理打好基础。 常见干扰有：面波、折射波、直达波、多次波、50Hz工业电干扰及高能随机干扰等多种情况。不同干扰波有不同特点和产生原因，根据干扰波和一次反射波性质（如频率、相位、视速度等）上的不同，把干扰和有效波分离，从而达到干扰波的去除，提高地震资料叠加效

基于各向异性扩散的数字图像处理 作业

基于各向异性扩散的数字图像处理 1 Perona-Malik 算法概述 各向异性扩散作为现行的一种非常流行的偏微分方程数字图像处理技术，是由传统的 Gaussian 滤波发展而来的，有着强大的理论基础，并有着传统的数字图像方法无法企及的良好特性，其特点是可以在平滑的同时保持边缘特征。由于这种优良的特性，使其在图像的平滑、去噪、恢复、增强和分割等方面得到了广泛的应用。 Koenderink 和 Witkin 两位学者把尺度空间的严格理论引入到了数字图像处理之中，而尺度空间理论正是现代偏微分方程数字图像处理的理论基础，他们的工作主要是将多尺度图像表示为 Gaussian 滤波器处理的结果，相当于将原图像输入热传导方程进而得到的序列时间图像。多尺度滤波得到的图像序列，可以看作各向同性热扩散方程的解，这就是用扩散方程的观点来看待高斯滤波： ()yy xx u u c t u -=?? (1.1) 不仅是热扩散方程可以产生尺度空间，其他的抛物线方程也可以产生尺度空间，进而满足极大值原理的演化方程也能定义一类尺度空间。各向异性扩散方程的提出是这个领域中一个里程碑式的标志，它开辟了数字图像处理中偏微分方程理论和应用的一个新领域，提出了各向异性扩散（Anisotropic Diffusion ）方程，一般称为 Perona-Malik （简称 P-M ）扩散模型。 ))((u u g div t u ??=?? (1.2) 其中div 是散度算子，u ?是图像的梯度，)(u g ?是扩散系数。各向异性扩散是一个能量散发的过程，这个过程与能量曲面的形状有关，从数学上来看，其等价于一个能量最小化问题的求解。 从数学意义上讲Perona-Malik 模型是改进的热传导偏微分方程。它是通过函数(,,)c x y t 自适应地控制扩散速度。理论上希望边缘内部的区域，c 远离0，图像可以平滑，而在边缘附近，0c ≈，图像不再平滑。铃铛形的径向函数g(w)可取 21()exp[( )]u g u ??=- (1.3) 或者