基于压缩感知的OMP算法在地震资料中的去噪效果分析

基于压缩感知理论的OMP算法应用于地震资料的噪声压制,以提高地震资料信噪比。首先对含噪的非平稳信号在小波变换域内稀疏表示,以小波变换作为变换基,用随机高斯矩阵为测量矩阵计算传感矩阵,再运用OMP算法的快速收敛性进行信号重构。模型和实际数据处理结果表明,该方法对地震数据中的随机噪声压制效果明显,有效地提高了地震资料信噪比。     

基于EZW算法的地震数据压缩

地震数据压缩是解决海量地震数据传输及存储的一项关键技术.针对地震数据的特点,选用基于小波变换的适用的地震信号压缩方法,实现了对地震信号的有效压缩.该方法主要包括:对地震信号进行二维小波变换;利用系数之间的相关性对变换后的系数采用嵌入式小波零树编码(EZW)方法重新组织;采用自适应算术编码对量化后的系数进行无损熵编码.试验结果表明,对叠前地震数据压缩4倍时,信噪比可达50dB以上,而选用适用小波基对叠后地震数据压缩16倍时,信噪比仍可达30dB以上.     

基于压缩感知和Contourlet变换的地震数据重建方法

基于压缩感知技术的地震数据字典重建算法在训练字典时耗时较长,基于压缩感知技术的稀疏变换重建算法对稀疏基的要求较高,权衡信噪比和时间,采用目前已应用于地震数据重建的Contourlet稀疏基,提出了一种基于压缩感知技术和Contourlet变换的地震数据重建方法。首先根据设计的测量矩阵,在Contourlet域中采用快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)重建缺失的稀疏系数,然后进行Contourlet反变换完成地震数据的缺失重建。合成数据和实际地震数据测试结果表明,基于压缩感知技术的Contourlet变换能够很好地完成地震数据的缺失重建;与压缩感知技术中常用的短时傅里叶变换和小波变换方法相比,基于压缩感知的Contourlet变换重建结果信噪比更高,并且增加的耗时有限,在可以接受的范围之内。     

小波变换与地震数据压缩

本文详细介绍了小波变换的基本理论及离散信号多分辨分析的一种具体实现方法（即金字塔算法），并据此提出了一种基于小波变换的地震数据压缩算法，多个数据集的压缩／重建处理表明本方法效果很好，通常情况下压缩比可达８：１－１６：１左右。     

基于变换的地震数据压缩技术

随着油田勘探开发的不断深入,地震资料处理和解释的数据量越来越庞大.对这些数据进行合理压缩使用已成为当务之急.通过比较离散余弦变换、离散小波变换和离散小波包变换3种有损压缩算法的特点,认为小波变换适用于速度模型类数据的压缩,而地震数据使用小波包交换可以得到较好的压缩结果.离散小波包压缩算法对地震数据进行的大量压缩实验表明,数据压缩对频谱的影响很小,对于叠后数据按301的压缩率进行压缩是可行的.     

用小波变换压缩地震勘探数据

二维和三维地震勘探数据中存在的相邻数据的相关性为数据压缩提供了可能,而远程勘探数据的传输又有对数据进行压缩的要求。本文讨论了用小波变换对勘探数据进行变换域编码的压缩方法及影响压缩质量的因素。对于较大的地震剖面,通过一定的边界处理和分块处理,可以获得较好的压缩效果和处理速度。     

小波包最好基的自适应地震数据压缩

讨论了一种基于小波包最好基的自适应数据压缩方法。该方法对信号进行基于小波包最好基的自适应变换后，将变换系数按其能量进行自适应比特分配和量化，从而达到数据压缩的目的。将该方法应用于地震勘探ＣＤＰ数据压缩，取得了较好的效果。数据压缩１０倍时，重建信号的信噪比为３７．１ｄＢ；压缩１６倍时，信噪比为２９．６ｄＢ。     

小波包变换压缩与地震数据处理

探讨了地震数据经小波包变换压缩后对后续处理过程的影响,以及经过某些处理后的数据会对小波包变换压缩产生什么影响等问题。将小波包变换压缩地震数据的结果与快速傅里叶变换压缩地震数据的结果进行了对比,其结果表明:应用小波包变换压缩地震数据,有效信号的损失非常小,压缩比大于快速傅里叶变换的压缩比。在大批量地震数据处理中可以使用小波包变换压缩地震数据。     

地震资料的小波压缩

本文讨论了利用紧支集的Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ小波实现数据压缩的方法，并针对数据压缩时存在的问题，提出时频域多级舍弃误差小波压缩方法。该法可以成功地压缩地震数据，较一般小波压缩方法有两个优点，其一，可保留大旅行时小振幅波的频率成分；其二，有害的离有效频率中心的频率成分得到了压制。最后给出实际地震资料的压缩实例。     

基于小波变换的地震信号压缩

地震数据压缩是解决海量地震数据传输及存储的一项关键技术。本文针对地震数据中信号和噪声的特点，选用基于4、波变换的地震信号压缩方法，此法主要包括：①对地震信号进行二维4、波变换；②利用系数之间的相关性对变换后的系数采用零树编码方法重新组织；③对系数进行阚值运算及量化处理；④采用自适应算术编码对量化后的系数进行无损熵编码。此法可对地震信号实现高保真大比率压缩。对典型地震信号压缩结果表明。当压缩比达到50：1以上时，经解压恢复后的信息没有明显损失。     

地震数据谱反演压缩感知算法实现及应用

地震数据谱反演是将地层反射系数分解为奇分量和偶分量,再利用部分谱信息进行反演的方法。基于压缩感知算法的谱反演,通过梯度投影稀疏重构实现地震谱反演,能够很好地实现谱反演目标函数求解。同时,利用地震数据的二次谱估算地震子波谱用于谱反演。合成数据和实际数据试算结果表明,联合地震数据二次谱算法和基于压缩感知算法的谱反演方法较好地解决了实际数据谱反演中的稳定性问题,反演结果地震信噪比高、横向连续性好,在实际数据处理中参数影响因素少,具有较强的适应性和实用性。     

应用傅里叶尺度变换提高地震资料分辨率

针对叠后地震资料,本文提出利用傅里叶尺度变换进行提高分辨率的处理方法。由傅里叶尺度变换的性质可知,地震子波在时间域的压缩等于在频率域内频谱向高频端移动,反之亦然。因此,可利用傅里叶尺度变换性质对估算出的地震子波进行变换,得到更高频率的地震子波,再利用反演得到的滤波因子实现对地震资料的提高分辨率处理。该方法假设地震资料的反射系数序列是含白噪随机序列,地震子波具有零相位特性,且根据地震数据的信噪比估算合适尺度变换因子,再做拓频处理。模型数据测试和实际资料应用的结果均证实本文方法可有效提高地震资料分辨率,尤其适用于薄互层类储层的反演和预测,是一种简便实用的高分辨率地震数据处理方法。     

非抽样离散小波变换叠前地震数据重建方法

叠前地震数据包含了丰富的地层信息,但在实际勘探中由于受采集条件等影响,叠前地震数据地震道缺失现象严重。针对规则采样不规则道缺失的插值恢复问题,一些传统的插值方法无能为力或者插值效果不佳,而近年来发展起来的非抽样离散小波变换（UDWT）,具有很好的稀疏表示能力,比傅里叶变换能更加稀疏地表示地震数据;根据压缩感知理论,即使不满足Nyquist采样定理的要求,利用极少的观测数据,也可能较好地恢复缺失的地震数据。本文提出一种基于UDWT的地震数据插值方法,对地震数据做插值和规则化处理,可以提高叠前地震数据的完整性,理论模型和实际资料的重建效果验证了方法的有效性和实用性。     

利用压缩感知技术的离散正交S变换地震数据重建

压缩感知中不同稀疏变换的重建效果及计算效率存在差异,为此文中提出一种基于压缩感知技术的离散正交S变换（DOST）地震数据重建方法。通过求取一组正交基函数与时间序列的内积,得到时频矩阵,使原始信号呈现更强稀疏性,以改善压缩感知地震数据重建效果。该方法弥补了S变换不能作为压缩感知的稀疏变换的局限性,向压缩感知理论体系引入了一种适用的稀疏变换方法。理论模型和实际数据试算结果表明,该方法迭代快速且收敛稳定,整体重建效果令人满意。     

基于高阶扩展快速行进法的缺失地震数据重建

传统地震数据重建算法大多采用整体重建模式.受数字图像重建思路启发,提出了一种基于高阶扩展快速行进法的缺失地震数据重建算法.该算法采用局部重建模式,首先将缺失地震数据映射为地震图像,并定量分析映射导致的量化误差; 再采用二抽取小波变换对地震图像进行分解,分解后的低频分量采用高阶扩展快速行进法做局部逐点重建,高频分量通过已重建低频部分的水平、垂直和对角预测滤波做重建; 然后采用小波逆变换得到重建后的地震图像; 最后将地震图像映射回地震数据.叠前和叠后实际地震数据重建实例验证了算法的可行性; 与基于形态分量分析、基于K-奇异值分解(SVD)字典学习等地震数据重建算法的对比结果表明,本文算法具有更快的重建速度和更高的重建精度.     

地震数据自适应多层字典学习稀疏表示方法

基于压缩感知（Compressed Sensing,CS）地震数据重构的精度很大程度上取决于用于稀疏表示字典的性能。在K—奇异值分解（K-Singular Value Decomposition,K-SVD）方法中每个训练样本的稀疏级别是固定的,这可能导致原始样本在稀疏表示过程中产生欠拟合或过拟合问题;而且它只使用原始样本的特征作为训练字典,无法利用样本在字典学习过程中产生的隐式特征,从而影响地震数据的重构精度。为此,对K-SVD方法进行了改进,采用自适应多层字典学习（Adaptive Multilayered Dictionary Learning,AMDL）方法对地震数据进行稀疏表示,不但可在字典学习过程中充分利用不同层次的特征,而且还可自适应地确定每一层所选择的原子数。试验结果表明,与K-SVD方法相比,该方法能够为基于CS的地震数据重构提供更准确的稀疏表示。     

地震勘探压缩数据的还原方法

地震勘探数据通过压缩存储后，在需要使用原始采集数据时，必须将压缩了的数据释放出来恢复原状。文章论述了数据的无损还原的基本方法。数据还原模块可以在现有的设备上通过软件方式来实现，也可以使用一种或多种压缩技术的专用硬件设备来实现，实际情况表明，地震采集数据的还原与地震数据的压缩具有同等的价值。