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利用二维多级中值滤波去除遥感图像随机噪声 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感数据在采集、传输和处理过程中会产生各种噪声,为了滤除这些噪声同时增强图像的有用信息,针对遥感图像的随机噪声和坏线问题,采用二维多级中值滤波方法进行图像处理。对遥感图像随机噪声和坏线进行不同大小窗口的二维多级中值滤波进行处理,通过相关系数的计算,得出了窗口模板大小和随机噪声之间的关系。 相似文献
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由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。 相似文献
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二维中值滤波在电磁测深曲线去噪中的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
作者针对目前点距较密的电磁测深(如CEMP)数据处理问题,提出并应用二维中值滤波方法进行数据处理,通过与传统去噪方法相比较,该方法对于压制或消除实测数据中的随机干扰以及强工业电磁干扰的效果更好,同时对于压制静态位移也有明显的作用。 相似文献
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浅层反射地震资料中面波一般比较发育,对有效信号形成干扰,现有压制面波等相千干扰的处理手段主要适用于中深部、深部地震勘探,但并不适用于浅层反射地震资料的处理。为此提出了倾角中值滤波法。该方法是基于叠前地震单炮道集上反射波与强线性干扰在£吨域视速度上的差异,在多组视倾角范围内,求取一个最佳视倾角,将最佳视倾角的振幅序列的中值视为相干干扰,利用“减去法”,达到信噪分离。通过模型与实际资料的处理,汪明该方法能够有效分离强线性干扰,并保留了强线性干扰的特性,提高了资料的信噪比,保真度高,是浅层高分辨率地震勘探的一种理想的叠前信噪分离技术。 相似文献
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提高地震资料的信噪比是地震资料处理的关键,叠前去噪是进行噪声压制的主要处理技术。小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到广泛的应用;笔者采用小波变换把叠前地震数据分为不同的频段,并对包含干扰波的频段采用中值滤波消除干扰,再运用小波反变换来重构去噪后的记录;该技术不仅实现了噪声压制,还达到了保持宽频带的目的,应用于实际资料处理中,取得了很好的去噪效果。 相似文献
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在VSP资料中,中值滤波法是一种简单有效的波场分离方法,主要适用于简单线性波场分离。提出并实现的径向中值滤波方法,除具有常规中值滤波方法的优势外,对具有发散状多方向线性同相轴轨迹的干扰波场,其波场分解可一次完成。通过井中地震(VSP)实例测试表明,该方法能够更有效地分离VSP上下行波场,以及P波和P-SV波分解,且在压制面波或提取面波处理方面具有潜在的应用前景。
相似文献10.
利用中值滤波技术能够很好的抑制噪声和保护边缘信息这一特性,用不同的滤波窗口对遥感图像进行处理,并做出处理后图像的归一化差值图像。通过图形分析发现差值图像上的信息比原始图像细节信息更丰富,某些地质现象更清晰。 相似文献
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对于低信噪比资料,压制随机噪声,增强有效信号是地震资料处理的首要任务。而传统的奇异值分解去噪算法,在有效信号横向相干性较强时,去噪效果明显,但当有效信号同相轴呈倾斜、弯曲或孤立状态时,其在压制随机噪声的同时,存在滤除部分有效信号的弊端,为此通过对不同时窗内的地震数据进行拉平、奇异值分解数据重构与反拉平等处理方法,对常规奇异值分解算法进行改进,以克服其对包含非水平连续信号资料去噪效果差的局限。理论数据和实际资料的去噪结果表明,改进后的算法去噪效果明显优于常规奇异值分解法,能在保证有效波不被滤除的前提下有效提高地震资料的信噪比。 相似文献
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地震数据本质上是非平稳的,如何解决复杂非平稳地震波场的数据缺失问题是地震勘探数据处理的重要环节之一。预测滤波器在地震数据处理和分析中具有重要的作用,该技术可以有效地解决地震数据缺失问题,但传统的平稳预测滤波方法无法很好地适应地震数据的非平稳特征;因此,开发高效的复杂地震波场自适应预测插值方法具有重要的工业价值。本文将预测滤波器加入"流处理"的概念,滤波器系数随着地震数据的变化同时更新,此计算过程仅需矢量点积运算,能够提高计算效率并降低内存空间;并以此为基础开发基于流预测滤波的地震数据插值方法。利用多次波的动力学信息,通过互相关技术构建虚拟一次波,有效地解决了缺失数据位置滤波系数估计不准的问题,为插值过程提供了更为合理的滤波器估计,更好地解决了非平稳地震数据的重建问题。对Sigsbee 2B模型和实际数据的测试结果表明,该方法可以合理地针对复杂地震信息完成缺失数据的重建。 相似文献
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在地震记录中,随机噪声严重影响了有效信号的提取,为此必须进行消噪处理。这里首先使用小波包变换对不同频段的信号进行精细分离,有效信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同特性,然后根据这种不同特性进行去噪处理,对小波包分析法处理后的剩余地震信号再进行KL(Karhunen-Loeve)变换,提取相关有效信号,最后对提取的有效信号进行中值滤波处理,进一步去除剩余噪声。经合成地震剖面和实际地震剖面处理实验证明,小波包分析、KL变换和中值滤波联合去噪方法,能有效地消除较强的随机噪声,提高地震剖面信噪比和分辨率。 相似文献
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基于小波变换的阈值降噪方法在地震资料处理中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
这里主要讨论了小波变换阈值降噪方法的基本原理,并且将广泛使用的通用阈值方法与Birge-Massart阈值方法进行了比较,展现了Birge-Massart阈值选取方法的优越性。通过对模拟数据和实际地震资料的处理结果表明,基于小波变换的Birge-Massart阈值降噪方法对地震信号降噪具有很好的效果。 相似文献
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基于改进混沌果蝇优化小波阈值法地震信号随机噪声压制 总被引:1,自引:0,他引:1
由于野外采集地震资料往往带有较多的随机噪声,给资料解释造成困难。针对小波阈值去噪的阈值选取通常需要对信号进行先验估计,带有较强猜测性,阈值选取难以获得最优结果。本文提出基于改进混沌果蝇优化的小波阈值法,将基于广义交叉验证(GCV)函数设定为阈值选取目标函数,在混沌果蝇优化算法中引入调节系数实现对该目标函数的迭代寻优,在无先验信息前提下,获取最优小波阈值。通过将本文算法用于合成地震记录和实际地震记录进行去噪处理,并对比常用小波阈值去噪算法,证明了本文算法的有效性。 相似文献