[发明专利]一种压制地震数据随机噪音的去噪方法、设备及介质

权利要求书

1.一种压制地震数据随机噪音的去噪方法，其特征在于，包括：

步骤S1，对获取的含随机噪音地震记录数据进行局部梯度奇异值分解，得到局部特征描述子；

步骤S2，根据所述局部特征描述子，生成数据相似集；

步骤S3，根据所述相似集计算局部特征描述子的均值，进而确定滤波参数；

步骤S4，根据所述滤波参数，结合以目标去噪点为中心的邻域和以相似点为中心的邻域的相似性权重，利用所述相似点及其权重的加权计算对所述含随机噪音地震记录数据进行去噪处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述步骤S1，具体为：

将获取的地震记录定义为u，地震记录上的数据点记为i；

设以i为中心的邻域为N(i)，计算所述地震记录u中任意数据点i所在邻域的梯度，作为局部区域梯度；

对所述局部区域梯度进行奇异值分解，求解特征值λ(i)；

对所述特征值λ(i)求和，得到特征值的和E(i)；

对特征值的和E(i)进行归一化处理，得到局部特征描述子e(i)。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述步骤S2，具体为：

设j是以i为中心的搜索区域中的点，并计算得到所述j点邻域的局部特征描述子e(j)；

计算所述局部特征描述子e(i)和局部特征描述子e(j)之差的绝对值；

将所述绝对值与预设阈值进行比较，如果所述绝对值大于所述预设阈值，将所述绝对值对应的点j舍去，否则，将所述绝对值小于所述预设阈值的对应点j作为相似元素，归入到i的相似集中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述步骤S3，具体为：

根据所述相似集计算局部特征描述子的均值，进而确定滤波参数；

计算所述相似集所包含数据点邻域的局部特征描述子的均值；

根据所述均值的大小，选取滤波参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述利用所述相似点及其权重的加权计算对所述含随机噪音地震记录数据进行去噪处理，具体为：

依据相似集数据及其权重值，采用非局部均值去噪的基础算法公式，进行最终去噪：

计算目标点i所在邻域与其相似点j所在邻域之间的相似性权重ω(i,j)；

根据所述相似性权重ω(i,j)，依据公式计算得到目标点i去除噪音后的值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述计算目标点i所在邻域与其相似点j所在邻域之间的相似性权重ω(i,j)，具体为：

通过以下公式计算点i为中心的邻域与点j为中心的邻域之间的相似性权重ω(i,j)，

其中，Z(i)为归一化因子，D(i,j)为点i与点j之间的欧几里德距离，h为滤波参数；

所述归一化因子的计算公式为：

所述欧几里德距离平方的计算公式为：

其中，|| ||²表示高斯加权欧几里得距离的平方，a为高斯函数的标准差，G_a代表标准差为a的高斯函数，L为邻域内坐标的集合，l为邻域内任意一点的坐标，在二维数据中，高斯函数G_a可表示为：

其中，x₀，y₀为高斯函数的中心，坐标x，y对应为邻域内任意一点的坐标l。

7.一种压制地震数据随机噪音的去噪设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。