基于非局部贝叶斯地震数据随机噪声压制方法（英文）

针对地震数据随机噪声压制问题,本文提出一种基于非局部贝叶斯(Non-local Bayes algorithm)的滤波方法。NLBayes方法使用高斯模型代替NL-means方法中使用全部相似数据块的加权平均,减少对数据结构细节的平滑效应,从而改善去噪效果。在地震数据去噪处理中,根据噪声的方差自适应的计算数据块的大小和高斯模型中数据块的数量,经过两次迭代实现地震数据去噪。第二次迭代中使用第一次迭代去噪后的数据来计算高斯模型块的无偏差均值和协方差,以提高数据块的相似度,使得去噪效果更理想。通过对模型数据和实际数据测试表明,NL-Bayes方法能有效提高地震数据信噪比和满足数据保真性处理的要求。