石油学报 ›› 2014, Vol. 35 ›› Issue (4): 692-699.DOI: 10.7623/syxb201404009

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基于Shearlet变换的地震随机噪声压制

刘成明, 王德利, 王通, 冯飞, 程浩, 孟阁阁   

  1. 吉林大学地球探测科学与技术学院 吉林长春 130026
  • 收稿日期:2014-02-16 修回日期:2014-04-30 出版日期:2014-07-25 发布日期:2014-08-05
  • 通讯作者: 王德利,男,1973年1月生,1998年获吉林大学学士学位,2002年获吉林大学地球探测与信息技术学院工学博士学位,现为吉林大学地球探测科学与技术学院教授、博士生导师,主要从事各向异性介质波场正、反演理论和高精度地震勘探研究。Email:wangdeli@jlu.edu.cn
  • 作者简介:刘成明,男,1990年11月生,2013年获吉林大学学士学位,现为吉林大学地球探测科学与技术学院硕士研究生,主要从事地震数据稀疏变换方向的研究。Email:liucm13@mails.jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家重大科技专项(2011ZX05023-005-008)和国家自然科学基金项目(No.41374108)资助。

Random seismic noise attenuation based on the Shearlet transform

Liu Chengming, Wang Deli, Wang Tong, Feng Fei, Cheng Hao, Meng Gege   

  1. College of Geo-Exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China
  • Received:2014-02-16 Revised:2014-04-30 Online:2014-07-25 Published:2014-08-05

摘要:

地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性质,并且计算效率高。Shearlet变换在去除随机噪声的同时能最大程度保留有效信号,有效地提高信噪比。利用Shearlet变换阈值去噪法与其他地震去噪方法分别对不同信噪比的合成地震记录和实际地震记录进行对比,结果表明Shearlet变换具有更强的去噪能力和更高的运算效率。

关键词: Shearlet变换, 去噪, 信噪比, 多尺度, 随机噪声, 稀疏变换

Abstract:

In seismic exploration, the noise seriously distorts and interferes with seismic signal. Conventional methods of seismic data denoising can no longer meet the requirements of high-resolution seismic exploration. In this study, a method of seismic data denoising is proposed based on the shearlet transform, a new multi-scale transform with multi-directions, multi-resolutions, and optimal sparse approximation properties as well as high computational efficiency. The shearlet transform can get rid of random noise while retaining effective signals to the maximum degree, thereby effectively improving the signal-to-noise ratio. It is applied to synthetic and field seismic data with different signal-to-noise ratios, and compared with conventional methods of seismic data denoising. Results show that the shearlet transform is competitive in denoising applications in terms of both performance and computational efficiency.

Key words: shearlet transform, denoise, signal-to-noise ratio, multi-scale transform, random noise, sparse transform

中图分类号: