叠前非局部平均滤波压制随机噪音

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，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、自适应加权、梯度域奇异值分解、预选择、去噪

分类号：P631

资助基金：国家科技重大专项课题2011ZX05013-001

在线出版日期：2014-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：87-91