块匹配协同滤波地震信号去噪研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：河北工业大学硕士学位论文块匹配协同滤波地震信号去噪研究论文作者：任婷婷学生类别：全日制专业学位类别：工程硕士领域名称：电子与通信工程指导教师：周亚同职称：教授资助基金项目：中国博士后科学基金（2014M561053）ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofElectronicsandCommunicationEngineeringDENOISINGOFSEISMICSIGNALBASEDONBLOCKMATCHINGANDC

2、OOPERATIVEFILTERINGbyRenTingtingSupervisor:Prof.ZhouYatongApril2017ThisworkwassupportedbyChinesePostdoctoralScienceFoundation.（2014M561053）摘要地震勘探是寻找石油和天然气的重要手段，但野外采集的地震信号常存在随机噪声干扰，严重影响了后续地震成像质量和解释精度。本文在非局部均值和稀疏表示理论框架下，采用块匹配协同滤波算法进行地震信号去噪研究，主要研究内容如下：（1）结合曲波变换及块匹配三维协同滤波（BM3

3、D）的二维地震信号去噪研究构建了一种结合曲波变换及BM3D的二维地震信号去噪算法。该算法一方面采用曲波域硬阈值去噪对地震信号预处理，并将去噪结果融入BM3D的基础估计部分，另一方面将含噪地震信号直接输入至BM3D的最终估计部分，用于后续的维纳滤波及块估计值聚合。该算法不仅能够提升BM3D基础估计的准确性，而且能给BM3D最终估计部分中的维纳滤波提供更加接近原始信号的能量谱。理论和实际地震信号实验结果表明本文算法能有效去噪，和单纯的曲波域去噪以及BM3D去噪相比，本文算法具有更好的去噪效果。（2）基于主成分分析噪声估计的块匹配协同滤波二维地

4、震信号去噪研究BM3D去噪时要预知噪声水平，而在实际应用中地震信号的噪声水平未知。为此本文给出一种结合主成分分析噪声估计的BM3D二维地震信号去噪算法。该算法首先将含噪地震信号进行分块，然后通过计算数据块协方差矩阵的最小特征值来估计噪声标准差，并将噪声标准差的估计值输入至BM3D，完成对地震信号的去噪。理论和实际地震信号的噪声估计及去噪实验表明，本文算法在噪声估计的准确度上优于其它同类算法，且对地震信号具有较好的去噪效果。（3）基于块匹配协同滤波的三维地震信号去噪研究。将块匹配四维协同滤波（BM4D）应用于三维地震信号去噪。考虑到小波变换

5、不能很好捕捉地震信号中的线奇异特征，因此将BM4D算法基础估计中的bior1.5小波变换均改为离散余弦变换，以提高基础估计部分的信噪比，给BM4D的最终估计中的经验维纳滤波提供更接近原始信号的能量分布。理论和实际三维地震信号实验结果表明，对比基础估计部分采用bior1.5、bior2.4、Dmey小波变换的BM4D算法，本文算法对三维地震信号具有更好的去噪效果。关键字：地震信号随机噪声块匹配协同滤波噪声估计主成分分析IABSTRACTSeismicexplorationisanimportantmeasureforfindingoilan

6、dgas.Butthefieldseismicsignalswhichactualcollectedoftenhaverandomnoiseinterference,whichseriouslyaffectstheimagingqualityandinterpretationaccuracyofseismicsignals.Basedonthenon-localmeanandsparserepresentationtheory,thispaperstudiestheseismicsignaldenoisingmethodbasedonbl

7、ockmatchingcollaborativefilteringalgorithm.Themainresearchworkinthispaperisasfollows:(1)Denoisingoftwo-dimensionalseismicsignalcombinedcurvelettransformandBM3D.ThispaperproposesanovelseismicdatareconstructionsignaldenoisingalgorithmcombinedcurvelettransformandBM3D.Ontheon

8、ehand,thebasicideaisthealgorithmpreprocessestheseismicsignalwiththecurveletdomainhard-thresholdd