基于字典学习算法的地震资料去噪处理应用研究

• 作者: 杨海涛 李琼 钱浩东 宋鑫 雍鹏
• 来源期刊: 物探化探计算技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 字典学习 OMP算法 峰值信噪比 压缩感知
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 地震勘探|SEISMIC EXPLORATION
• 页码范围: 172-178
• 页数: 7页
• 分类号: P631.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1749.2022.02.06

摘要

针对地震资料的质量一直是制约数据处理解释结果的重要因素,而且随着新技术的开发,采集到的数据量也在不断加大,噪声的存在也不可避免,因此去噪成为了一大问题,这里应用压缩感知理论,分别以DCT与K-SVD学习字典为稀疏基对不同层位的模型数据进行测试,之后对某工区的实际地震剖面进行处理.结果表明:DCT字典去噪时会损害原地震信号的高频信息,而K-SVD学习字典的效果明显优于DCT字典,在去除噪声的同时对原地震信号的信息能够很好地保留,但由于迭代次数的增加,处理时间较长,应用基于压缩感知理论的O MP算法进行迭代运算,加快了K-SVD学习字典的计算速度,且能重建恢复原信号,为后面的解释工作打下良好的基础.