基于压缩感知技术的Shearlet变换重建地震数据

• 作者: 张良 李宇 李慧 许德鑫 韩立国
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 压缩感知 Shearlet变换 采样矩阵 地震数据重建 正交匹配追踪
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 处理技术
• 页码范围: 220-225
• 页数: 6页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.02.004

摘要

基于预测滤波方法进行地震数据重建的误差偏大,基于波动方程进行地震数据重建的计算量较大,基于某种变换的地震数据重建精度偏低.为此,利用基于压缩感知技术的Shearlet变换重建地震数据.基于信号的稀疏性,在欠采样的情况下,首先根据地震数据的缺失情况设计采样矩阵,然后使用Shearlet变换将地震数据稀疏化,再采用正交匹配追踪算法在Shearlet域中完成对稀疏系数的重建,最后通过Shearlet反变换实现地震数据重建.实验结果表明,基于压缩感知技术的Shearlet变换能够很好地重建地震数据,且重建精度高于基于压缩感知技术的Fourier变换、离散余弦变换、小波变换和Curvelet变换.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩立国	吉林大学地球探测科学与技术学院	137	1151	19.0	28.0
2	李慧	吉林大学地球探测科学与技术学院	84	264	8.0	14.0
3	张良	吉林大学地球探测科学与技术学院	24	62	4.0	7.0
4	李宇	吉林大学地球探测科学与技术学院	14	107	4.0	10.0
5	许德鑫		2	19	1.0	2.0