基于学习的地震剖面超分辨率重建方法研究

• 作者: 刘旭跃 黄骏
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地震剖面 局部信息 超分辨率 相似性学习
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 地震勘探
• 页码范围: 20-26
• 页数: 7页
• 分类号: P631.4
• 字数: 3069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2018.01.04

摘要

地震信号在传输、采集、接收等过程中不可避免会受各种不利因素影响,为提高由信号生成的地震剖面图像质量,采用对单幅地震剖面图像进行处理,首先采用TV全变分方法,有效去除干扰波并保持图像纹理和边缘,然后从原始低分辨率图像中获得局部信息,运用逐层相似性学习方法进行高分辨率图像地重建,尤其在对图像进行放大时,仍能较清晰还原地震剖面图像纹理细节特征.经实际剖面测试表明,图像重建质量有所提升,在视觉效果、峰值信噪比等方面均获得了较好结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘旭跃		4	6	1.0	2.0
2	黄骏		5	10	2.0	3.0