利用小波变换检测超声成象测井图象边缘的研究

对超声成象测井图象中的小波变换边缘的检测方法进行了研究。介绍了小波变换边缘检测的原理 ,阐述了基于小波变换模极大值的超声成象测井图象边缘检测的算法 ,最后给出了应用实例。实践表明 :利用小波变换检测超声成象测井图象边缘的检测方法 ,可有效地弥补传统边缘检测算法的不足 ,在有效地抑制噪声的同时 ,提高了检测细小边缘成分的精度。该方法可以从不同尺度下的边缘图象中检测出不同细节的地质特征 ;小尺度下的检测结果可用于分析超声成象测井图象中的地质体的细小结构 ,大尺度下的检测结果可用于分析超声成象测井图象的地质体的整体结构     

基于小波变换的矿山微震信号滤波方法研究

基于小波变换的多尺度分析思想,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,该小波变换方法能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理.     

利用多尺度边缘检测研究碳酸盐岩裂缝分布

裂缝检测与图像分析中的边缘检测有许多相似之处,因此,能够借助某些边缘检测理论并结合实际地震资料形成有效的裂缝检测方法。作者基于小波多尺度边缘检测理论,结合地震波场对裂缝的多尺度特性,提出了碳酸岩裂缝预测的多尺度边缘检测方法。方法的主要思想是：利用小波变换械的局部极值,检测出三维地震记录裂缝点特征位置,并通过调整模值在图像中的灰度,自动识别裂缝发育区的范围。     

连续小波变换识别位场场源法的噪声影响分析与尺度因子的选择

为提高连续小波变换识别位场场源准确度,研究噪声对场源识别结果的影响和尺度因子优选方法问题。根据连续小波变换识别位场场源的基本原理,用该方法对不同噪声水平的合成数据进行场源识别,分析噪声对于场源识别结果的影响,研究小波变换的尺度因子对噪声压制的效果,讨论连续小波变换进行场源识别时尺度因子的选取方法。理论模型和实测资料场源识别结果表明,噪声会降低连续小波变换场源识别结果的准确度,笔者提出的尺度因子优选方法能有效压制噪声干扰,提高场源识别结果的准确度。     

基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪

针对EMD阈值去噪算法中阈值由经验选取以及无法有效区分各固有模态函数上有用信息的不足,本文对各固有模态函数进行小波变换,对各层小波系数进行相关处理,以突出有效信息,抑制噪声;将细节系数的有效信号和突变点置零并等分为若干区间,选取小波熵最大子区间的高频小波系数平均值作为噪声方差计算得到阈值。该阈值选取方法依据小波熵的特点,自适应地根据对应尺度上信号自身的能量特征确定该尺度阈值。将该算法应用于仿真信号和实际地震信号去噪,结果表明该方法优于基于EMD的小波阈值去噪,在提高去噪效果的同时,也更好地保护有效信号。     

基于小波变换的改进阈值函数自适应去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上[3],用一种改进的阈值函数和自适应阈值选取算法相结合的方法,克服了硬阈值法不连续性和软阈值法有偏差的缺点。该方法能自动跟踪噪声,不同尺度自适应采用不同的阈值,可有效去除每一尺度上的噪声,保留有用信号,提高信噪比。仿真实验和地震资料处理结果表明,该方法去噪效果明显,可在各类消除随机噪声的信号处理中发挥作用。     

断层检测中的小波分析法

本文基于Ｂｕｂｂｌｅ函数构造小波基,用Ｍａｌｌａｔ塔式快速算法对地震信号进行二维多辨分析,并利用局部极值理论提取、检测反射同相轴及断层。理论和计算结果表明,该方法能够检测出不同尺度下的地震信号突变特征,且具有一定的抑制噪声能力。     

基于多尺度边缘检测技术的煤系灰岩裂缝分布预测

利用不同频带的地震波场对不同尺度裂缝其响应特征也不相同的原理,将多尺度边缘检测理论与煤系灰岩裂缝发育区的地震波场特征相结合,通过识别由地质体引起的地震波信号的振幅在纵横向上强弱变化的边界,实现多尺度裂缝的检测与刻画。该方法利用多尺度函数检测算子,能够对较小尺度断裂及裂缝引起的细微变化信息进行有效检测,提高地震预测裂缝的分辨率,在沁水盆地煤系灰岩裂缝分布预测与研究中,与测井检测结果和研究区断裂系统规律相吻合,取得了良好的应用效果。     

小波变换用于超声成像测井图像增强处理的研究

本文针对成像测井图像增强的问题,提出一种基于小波变换的超声成像测井图像增强方法.对超声成像测井图像进行小波变换分解,在小波变换域内采用一个新的非线性函数作用于各个尺度下的高频系数,然后重构图像.适当地调节非线性函数的参数值,既能增强图像,又能在一定程度上抑制噪声.与常规的图像增强方法相比,该方法在提高超声成像测井图像的细节表现能力上效果较佳.     

小波去噪在地震信号处理中的应用

在地震信号处理的若干环节中,将有效信息从含有噪声的干扰背景中提取出来,进而提高地震数据信号的信噪比和分辨率成为地震信号处理的关键一步。利用小波变换方法可对地震信号进行去噪,更准确地将有效信号和噪声区分开来,并可在最大限度去除噪声的同时,尽可能多地保留有效信号。本文结合小波变换的阈值去噪方法,探讨小波变换技术在地震信号去噪中的应用。     

小波结合幂次变换方法在边界识别中的应用

在位场数据边界识别传统方法理论的基础上,前人研究了各种场源边界增强技术来提高信噪比和定位精度,但仍然存在受噪声影响大、场源边界不够收敛等问题。本文在传统边界识别方法的基础上进行改进,利用小波变换与传统方法相结合来增强对噪声的压制能力,并且提出了幂次变换法对识别出的边界进行有效收敛。将改进方法与传统方法应用于地质体的边界识别;同时选取3种传统数值计算方法,结合模型数据、四川盆地重力异常数据及朱日和地区磁异常数据进行对比分析。结果表明：小波结合幂次变换法能够有效识别出研究区域内地质体的边界,能很好地起到压制噪声的作用;并且识别出的边界收敛,提高了边界识别的精度,在边界识别中取得了良好的效果。     

基于熵算子的地震裂缝检测方法

目前在地震勘探中，储层裂缝发育带探测是一个热点和难点，成为了人们普遍关注的问题。在不同的地区新的探测方法也不断被提出，都取得了一些效果。本文将基于墒算子的图像边缘检测方法应用于地震数据处理，进行裂缝发育带的检测。此方法采用去噪处理后的地震记录，根据图像处理的方式首先计算出指数墒，然后利用边界存在概率自动确定出阈值，通过比较墒和阈值来确定图像的边界。并将此方法用于实际资料处理，检测裂缝发育带。     

多频海底声学原位测试信号消除干扰研究

多频海底声学原位测试系统是由国家海洋局第二海洋研究所自行研制的国内首套海底声学原位测试系统。对多频海底声学原位测试系统的测试信号处理方法进行了初探。海底声学原位测试信号难免会包含干扰信号,其将影响到海底沉积物特性提取的准确性。通过对多频海底声学原位测试系统的测试信号进行基于小波分解的自相似性分析,发现信号在不同尺度上都相似于其本身,说明干扰信号与有效信号在频谱分布上并没有太多差异,通过频率域滤波难以消除干扰信号。将小波分析方法引入海底声学原位测试信号消除干扰信号处理中,利用小波对信号进行分解并经过小波系数选择与信号重构后,消除了干扰信号,并保留了有效信号。     

A review of applying second-generation wavelets for noise removal from remote sensing data

The processing of remotely sensed data includes compression, noise reduction, classification, feature extraction, change detection and any improvement associated with the problems at hand. In the literature, wavelet methods have been widely used for analysing remote sensing images and signals. The second-generation of wavelets, which is designed based on a method called the lifting scheme, is almost a new version of wavelets, and its application in the remote sensing field is fresh. Although first-generation wavelets have been proven to offer effective techniques for processing remotely sensed data, second-generation wavelets are more efficient in some respects, as will be discussed later. The aim of this review paper is to examine all existing studies in the literature related to applying second-generation wavelets for denoising remote sensing data. However, to make a better understanding of the application of wavelet-based denoising methods for remote sensing data, some studies that apply first-generation wavelets are also presented. In the part of hyperspectral data, there is a focus on noise removal from vegetation spectrum.     

利用水平导数与垂向导数标准偏差的相关系数法识别磁源边界

基于导数换算的边界检测技术在位场数据处理与解释中具有重要应用,但是高阶导数算法极易受到干扰噪声的影响,稳定性较差。鉴于此,本文提出利用水平导数与垂向导数标准偏差的相关系数进行边界检测,该方法是基于水平导数与垂向导数的标准偏差在地质体边界位置处呈现负相关性实现的。理论模型试验表明:该方法不仅可以识别出不同深度的异常体的边界位置,而且受噪声影响较小,计算稳定性更强。将本文方法应用于海拉尔盆地实测航磁数据,检测结果与实际资料有着较好的对应关系。     

基于匹配小波包算法的地震信号去噪

地震资料的信噪比是影响地震资料质量的关键因素之一。目前的去噪方法中,在滤波的同时会损伤有效信号,因此提出基于匹配算法的去噪方法,利用和地震信号匹配的小波包对信号进行分解,用选出的波形代表有效信号达到去噪的效果。实验分析表明,利用匹配小波包算法能够很好地压制地震信号白噪声,提高信噪比。当噪声能量小于有效信号周期能量时,小波包算法去噪效果比小波收缩阈值法好,信噪比提高5 dB ±。     

平稳小波变换在地震反射资料中面波压制的应用

提高地震信号的分辨率是地震勘探要解决的一项主要任务,而提高地震信号的信噪比是提高地震信号分辨率的先决条件。要提高地震资料的信噪比,需要去除地震资料中的相干噪声和随机噪声。本文介绍了平稳小波变换结合阈值压制面波干扰的方法,通过实际地震记录的处理证实了该方法的有效性。     

基于小波的被动声纳降噪研究

基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声纳降噪问题。通过对船辐射噪声的建模和仿真,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。该研究在分析对比的基础上,进行小波包软阈值去噪并且取得了较好的效果,对被动声纳降噪提供了较好的应用前景。