一种三维地震图像的降噪处理方法

摘要

本发明公开了一种三维地震图像的降噪处理方法，充分利用了混合范数迭代算法的优越性和地震图像连续性因子的准确性，使得地震图像的降噪效果得到了明显的提升。本发明的积极效果是：通过混合范数的引入，使得在地震图像降噪的过程中，何时用1-1范数对图像保边处理，何时用1-2范数对图像平滑处理，有更好的自适应性；通过连续性因子的引入，使得本发明提出的算法在降噪的过程中的自适应性更加明显和准确，在准确的保留原始图像中有用的纹理信息方面，比传统的降噪方法有着更好的效果；从试验结果可以看出，混合范数迭代算法求解总变差模型收敛速度快，计算时间少，且具有很好的鲁棒性。

主权项

一种三维地震图像的降噪处理方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、参数初始化，包括迭代次数的设定，输入三维地震图像数据；步骤二、建立退化模型，g(x,y,z)＝H·f(x,y,z)+n(x,y,z)，其中，f(x,y,z)是原始图像，g(x,y,z)是退化后的图像，H[]可以理解为综合所有退化因素的函数，n(x,y,z)是噪声；计算出退化矩阵H；步骤三、计算结构张量S和连续性因子λ；根据下式计算连续性因子：$\lambda =\frac{\mathrm{diag}\left(S^{0}S\right)}{\mathrm{diag}\left(S^0\right)\mathrm{diag}\left(S\right)}---(2-9)$其中，S⁰为初始化结构张量，S为当前迭代时间的结构张量，所述S为当前迭代时间的结构张量，根据下式计算得到：$S=\left(\begin{array}{ccc}\frac{\partial u\partial u}{\partial x\partial x}& \frac{\partial \partial }{\partial x\partial y}& \frac{\partial u\partial u}{\partial x\partial z}\\ \frac{\partial u\partial u}{\partial x\partial y}& \frac{\partial u\partial u}{\partial y\partial y}& \frac{\partial u\partial u}{\partial y\partial z}\\ \frac{\partial u\partial u}{\partial x\partial z}& \frac{\partial u\partial u}{\partial y\partial z}& \frac{\partial u\partial u}{\partial z\partial z}\end{array}\right)---(2-8)$其中，u(x,y,z)为输入的初始地震图像，表示x,y,z三个方向的偏导数；步骤四、计算正则化变量α；步骤五、得到目标表达式M(x)，并进行迭代计算；步骤六、返回步骤四，更新正则化变量α，再次进行运算，直到到达最大迭代次数，完成三维地震图像的降噪处理。