石油学报 ›› 2011, Vol. 32 ›› Issue (5): 815-819.DOI: 10.7623/syxb201105011

• 地质勘探 • 上一篇    下一篇

一种改进的全变分地震图像去噪技术

屈  勇 1  曹俊兴 1,2  朱海东 1  任  聪 3   

  1. 1成都理工大学地球物理学院  四川成都  610059; 2成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室  四川成都  610059; 3中国石油东方地球物理勘探有限公司研究院库尔勒分院  新疆库尔勒  841000
  • 收稿日期:2010-10-28 修回日期:2011-02-09 出版日期:2011-09-25 发布日期:2011-11-28
  • 通讯作者: 屈 勇
  • 作者简介:屈 勇,男,1987年10月生,2009年毕业于成都理工大学勘查技术与工程专业,现为成都理工大学地球探测与信息技术专业在读硕士研究生,研究方向为油气地球物理勘探与储层信息提取。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金委员会与中国石油化工股份有限公司联合基金项目(No-40739907)资助。

An improved total variation technique for seismic image denoising

QU Yong 1  CAO Junxing 1,2  ZHU Haidong 1  REN Cong 3   

  • Received:2010-10-28 Revised:2011-02-09 Online:2011-09-25 Published:2011-11-28

摘要:

消除地震记录中的噪声是地震资料处理的重要环节,它对地震资料的后续处理和解释都有重要意义。在对传统全变分图像去噪模型原理分析的基础上,提出了一种加入扩散张量的改进全变分图像去噪方法。这种方法能够加强全变分模型中扩散项沿地层纹理方向的滤波作用,使得地层沿层理方向的连续性得到一致性增强;同时控制垂直于地层层理方向上的扩散以保护边缘信息。对川西某实际地震资料的处理结果表明,该方法能够有效地消除地震图像中的噪声,增强同相轴的连续性,提高地震资料的信噪比。

关键词: 地震图像, 全变分模型, 扩散张量, 平滑滤波, 信噪比

Abstract:

Noise muffling of seismic records is a significant step in seismic data processing and it is of great importance in processing and interpreting seismic data subsequently. Based on the analysis of principles of a traditional total variation image denoising model, an improved total variation approach to image denoising with diffusion tensor appended was proposed. Through enhancing the anisotropic filtering of diffusion terms along the orientation of stratigraphic textures in the total variation model, this approach could consistently strengthen the formation continuity along the orientation and control the diffusion state perpendicular to stratigraphic bedding so as to preserve the edge structure information. The actual result of this approach in application to some seismic data from western Sichuan showed that it could effectively remove the noise in seismic images, enhance the continuity of seismic events and increase the signal to noise ratio of seismic data.

Key words: seismic image, total variation model, diffusion tensor, smooth filtering, signal to noise ratio