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1、第42卷第5期煤田地质与勘探Vol.42No.52014年10月COALGEOLOGY&EXPLORATIONOct.2014文章编号:1001-1986(2014)05-0087-05叠前非局部平均滤波压制随机噪音1,23333胡新海，欧阳永林，曾庆才，王兴，康敬程(1．中国科学院大学，北京100049；2.中国科学院渗流流体力学研究所，河北廊坊065007；3.中国石油勘探开发研究院廊坊分院，河北廊坊065007)摘要:非局部平均滤波方法的去噪性能优异，但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余
2、，以包含局部结构的小窗口或邻域为单元，利用局部结构相似性进行加权运算，增强有效信号，压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单；原始非局部平均算法对每一点滤波，需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算，计算量大，对强噪音背景适用性差等不足，对原始非局部平均算法进行了改进，主要包括：基于速度谱的搜索窗口分割；基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法；基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明，该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。关键词：叠前非局部平均滤波；自适应
3、加权；梯度域奇异值分解；预选择；去噪中图分类号：P631文献标识码：ADOI:10.3969/j.issn.1001-1986.2014.05.017De-noisingseismicdatawithpre-stacknonlocalmeansmethod1,23333HUXinhai,OUYANGYonglin,ZENGQingcai,WANGXing,KANGJingcheng(1.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China;2.Institute
4、ofPorousFlowandFluidMechanics,ChineseAcademyofSciences,Langfang065007,China;3.ResearchInstituteofPetroleumExplorationandDevelopment-Langfang,Langfang065007,China)Abstract:Thenonlocalmeansmethodhasgooddenoisingperformance,butitsapplicationisnewlydevelopinginseismi
5、cdataprocessing.Themethod,usingthestructuralredundancyofdata,takingthesmallwindowwithlocalstructureandneighborhoodasunit,conductsweightedarithmeticbyusinglocalstructuralsimilaritytoenhanceeffectivesignalsandtodepressrandomnoises.Aimingathugeamountofpre-stackseism
6、icdata,strongbackgroundnoiseandsimplelocalstructure,theoriginalnonlocalmeansmethodfilterseachpoint,conductsweightedcalculationaftercalculatingtheweightcoefficientofallpointswithindata.Becauseofshortpointssuchashugecomputationvolumeandpooradaptabilitytostrongnoise
7、background,theoriginalnonlocalmeansmethodhasbeenimproved.Threemodificationshavebeenproposedforthenonlocalmeansalgorithm.Firstly,thescanwindowsaredividedwithvelocityspectrum;then,pre-selectionofsimilarsetisbasedonsingularvaluedecompositioningradientdomain;lastly,s
8、electionofself-adaptivefilteringparameterisbasedonthescaleofsimilarset.De-noisingresultsforthetestdatademonstratethatthemethodcaneffectivelydepresstherandomnoi
