[发明专利]一种基于Shearlet变换的自适应阈值地震随机噪声压制方法

说明书

本发明的一种基于Shearlet变换的自适应阈值地震随机噪声压制方法，包括：读取二维地震数据；对二维地震数据进行剪切变换获得二维地震数据在Shearlet域各尺度和方向上的变换系数；通过比较在Shearlet域各尺度和方向上的变换系数，确定该尺度方向内最小的变换系数对应的地震数据中含有的地震噪声作为该尺度分布的随机噪声，计算随机噪声的能量；根据随机噪声的能量，计算自适应阈值，基于自适应阈值对变换系数进行阈值处理，设置小于自适应阈值的变换系数为零，得到阈值后系数；对阈值后系数进行逆剪切变换，得到时间域去噪后的地震数据。通过构造自适应阈值进行随机噪声压制，能有效去除地震数据中存在的随机噪声，保留更多的有效信息。

技术领域

本发明属于地震数据处理技术领域，涉及一种基于Shearlet变换的自适应阈值地震随机噪声压制方法。

背景技术

在实际采集地震数据过程中，由于采集环境复杂和设备仪器等原因，采集到的地震数据总是会含有大量的噪声。噪声的存在影响有效信号的识别与利用，降低了数据的信噪比，严重损害了数据采集的质量。因此地震数据噪声压制是地震数据处理最重要的部分之一。

地震数据随机噪声压制方法主要有1、空间域去噪，典型方法有均值滤波，中值滤波和维纳滤波，该方法通过相似的方法处理数据中的像素点，忽略了数据之间的特性；2、频率域滤波，该方法根据有效信号与噪声信号在频率域的分布特征，设置频率滤波器如高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等分离有效信号和随机噪声，但是当有效波和干扰波在频率上有重合时，该方法不能有效清除各种干扰；3、稀疏变换，该方法是对地震数据进行某种数学变换，根据地震信号和噪声信号在变换域中的系数变化范围，选取不同的阈值对变换系数进行修正，去除噪声信号系数。稀疏变换方法主要有小波变换，脊波变换，曲波变换。小波变换不能充分表示微震信号的正则性，有效提取高维微地震记录中的高维奇异几何特征；脊波变换在去噪效果上和小波变换差异不大，且其离散形式较为复杂；曲波变换能够很好地逼近奇异曲线，但是该变换具有加窗效应且依靠脊波变换的实现，实现效率低。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于Shearlet变换的自适应阈值地震随机噪声压制方法，通过构造自适应阈值进行随机噪声压制，能有效去除地震数据中存在的随机噪声，保留更多的有效信息。

本发明提供一种基于Shearlet变换的自适应阈值地震随机噪声压制方法，包括：

步骤1：读取二维地震数据；

步骤2：对二维地震数据进行剪切变换获得二维地震数据在Shearlet域各尺度和方向上的变换系数；

步骤3：通过比较二维地震数据在Shearlet域各尺度和方向上的变换系数，确定该尺度方向内最小的变换系数对应的地震数据中含有的地震噪声作为该尺度分布的随机噪声，计算随机噪声的能量；

步骤4：根据随机噪声的能量，计算自适应阈值，基于自适应阈值对变换系数进行阈值处理，设置小于自适应阈值的变换系数为零，得到阈值后系数；

步骤5：对阈值后系数进行逆剪切变换，得到时间域去噪后的地震数据。

在本发明的基于Shearlet变换的自适应阈值地震随机噪声压制方法中，步骤2中根据下列公式对二维地震数据进行剪切变换：

C(j,l,k)＝SH{f}＝f,φ_j,l,k

其中，C(j,l,k)为变换系数，SH{}为Shearlet变换操作符，,表示内积，f为二维地震数据，φ_j,l,k为尺度j、方向l和时间k上的母函数。

在本发明的基于Shearlet变换的自适应阈值地震随机噪声压制方法中，所述的母函数φ_j,l,k满足：