图像降噪方法

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1、1.1研究背景及意义21世纪以来，页岩气作为一种新能源，目前世界上天然气供应关系因为页岩气的快速发展发生了巨大的变化。目前，页岩气勘探已经成为一场革命在整个世界兴起，受到了世界各国政府以及能源油气公司的重视，并将其勘探和开发提上日程。叠前反演可以获得所需的裂缝和脆性属性，其在岩性预测和流体检测中发挥着重要作用，叠前反演的效果受到叠前道集数据质量的影响较大。页岩气勘探虽然已从构造勘探转变为岩性勘探，但目前的地震数据处理仍以构造成像方法为主，为地震储层描述进行保持动力学特征的处理较少，产生的叠前道集存在随机噪声、多次波等干扰，部分道集因速度误

2、差、各向异性等影响导致反射波同相轴不平。因此，这些叠前道集不能真实地揭示地下介质的AVO特征，需要对叠前道集进行一定程度的优化处理，才能顺利地对叠前弹性参数进行反演。地震道集是由很多振动的波形组成的，其产生是在地面由人工激发的地震波向下传播的过程中由于地下岩层拥有不同的物理属性而产生不同能量的反射，传感器接收到来自地面的反射波成像。图1-1演示了地震波收集的过程，在两个地质界面属性不同的界面处地震波的振幅强。地震记录有很多道集方式，如共炮点道集(CSP)，共接收点道集(CRP)，共深度点道集(CDP)，共中心点道集(CMP)等，不同的道集

3、采集方式不同，CSP道集是在同一个炮点处激发，在不同检波点接收的所有道形成的道集。CRP道集的激发不是来自于同一个炮点，是指在不同炮点激发，但是其接收来自于一个检波点，将这些信号组成道集就是CRP道集，它的每一道都出自于相同的中心点。这些道集如果直接使用就是叠前道集，在地质解释的很多场合需要将这些道集进行叠加，叠加之后的道集就叫叠后道集，通常来说直接获得的道集更准确，也就是叠前道集的准确度优于叠后道集。图1-1地震法成像在野外由于复杂的地形特点，比如沼泽，山地等等，在这些地区进行野外勘探时受地形复杂的影响得到的数据质量差，富含大量的噪声，

4、这些叠前数据成像不准确，干扰了结果分析。通常根据叠前道集中噪声的特点，噪声可以被分为两大类，随机噪声和形状规整但非有效的信号，即“规则噪声”。随机噪声包括采集数据时周围环境引起的噪声，测量的误差以及地表面微震等。规则噪声，例如多次波，其特点与正常的反射波类似，只是其时距曲线曲率较大，需要识别并分离曲率较大的干扰波。针对不同类型的噪声采用不同的降噪方法对于提高叠前道集质量有着非常重要的意义，一直是叠前道集优化处理的研究热点。由于受到地层介质各向异性的影响，道集中存在大量剩余时差，导致叠前道集中同相轴不平，同相轴不平整会导致成像效果不准确。针

5、对叠前道集含有随机噪声，多次波(曲线型噪声)，同相轴不平等特点，本文提出一种有效稳定的叠前道集分析与优化处理方法。1.2研究现状目前，在图像降噪领域有很多成熟的降噪方法，但是每种降噪方法因为其噪声特点的不同适用的降噪场合也就不一样。要达到去除噪声的目的，就需要根据噪声的特点选择合适的降噪方法。迄今为止，国内外学者提出的经典降噪方法大致可以分为几类：Ø伪逆方法伪逆方法主要包括两种方法，一种是矩阵的广义逆伪逆方法，另一种是矩阵奇异值分解(SVD)伪逆方法。广义逆伪逆方法通过图像的退化模型求取退化矩阵的广义逆，原始图像的获得是通过矩阵运算得到的

6、Error!Referencesourcenotfound.。但是由于退化矩阵的运算量很大，占用时间和内存太大，对于图像降噪来说这往往是致命的，因此该方法可行性不高。并且该方法对于地震道集中噪声非常复杂的情况，其效果不够稳定。Ø逆滤波方法在图像恢复方法中逆滤波法包含的方法种类较多，主要分为三大类：维纳滤波方法、经典的逆滤波方法和卡尔曼滤波方法Error!Referencesourcenotfound.。在图像降噪领域中，维纳滤波的应用是非常广泛的，这不仅是因为它的理论很完善，该方法在降噪的过程中能够保证未去噪图像和降噪后图像之间满足最小均

7、方误差的关系。与此同时，维纳滤波在降噪时充分利用了一些统计信息，如退化噪声与退化图像之间的信息。这些信息的利用免于受到噪声的干扰，而这正是经典逆滤波器的缺陷。不过维纳滤波器在退化图像不满足广义平稳时其降噪效果会下降。对于逆滤波降噪，实际上就是将退化模型中的退化点散射函数进行逆变换，该种方法适用范围非常有限，大多数时候图像降噪的信噪比都不高，而该种方法要求信噪比高，因此实用性不大。卡尔曼滤波进行降噪不需要满足广义平稳的条件，但其存在与伪逆方法相似的缺点，即运算量很大，由于地震图像通常局部特征很复杂，卡尔曼滤波自适应能力也不强。后期出现的改进

8、逆滤波也存在这样的问题。Ø最大熵方法图像降噪所设计的滤波器可以分为线性滤波器和非线性滤波器两类，而最大熵方法是一种非线性方法，具有更好的降噪效果。与线性滤波相比，最大熵方法在降噪时会引入一些约