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1.
在多光谱遥感图像中有时也会存在较严重的随机点噪声的干扰,这种随机点噪声严重影响了地物光谱特征提取和识别的精度,降低了各种遥感定量分析方法技术的有效性。常用的遥感图像随机噪声消除或压抑方法是Fourier变换频率域方法和采用平滑模板对图像进行卷积处理的空间域方法,但它们往往会损失图像信息。文章探讨了消除或压抑噪声的图像融合方法,即RNF融合法。RNF融合算法先对参与融合的多光谱图像进行低通滤波,对全色波段进行高通滤波。然后将滤波后的全色波段与多光谱图像用HSI变换法进行融合,融合后的图像消除了噪声。 相似文献
2.
基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。 相似文献
3.
介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在着不连续、非实时的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,运用三峡实测数据对GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用进行研究。并采用各点点位位移速度图对所建立的函数模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结。 相似文献
4.
海洋区域地质调查中,单道地震勘探以其高分辨率、方便快捷等优点成为揭示浅地层地质构造的重要手段之一.结合前人研究成果并出于保护信号的完整性,对低频部分的噪声采用带通滤波进行滤除,而对高频信号中的随机噪声采用小波阈值去噪方法进行压制处理.在小波阈值去噪过程中,通过比较选用最佳小波基函数sym5对地震剖面进行三层小波分解.结果表明:两种阈值去噪方法在带通滤波的基础上进一步提升了剖面的质量,使得反射层面变得连续可追踪.软阈值去噪滤掉了剖面上的较多信息,去噪效果较为彻底,硬阈值去噪则保留了较多的细节信息. 相似文献
5.
为使传统的维纳滤波方法在最小均方准则下的解更准确、稳定,采用正则化思想,提出导数算子约束下的最小均方准则;在这种准则下,推导了维纳滤波因子及其频率响应.通过在不同频段取不同的正则化函数值,控制滤波结果.理论及实际地震勘探资料的分析表明:正则化维纳滤波去噪效果比传统维纳滤波好,且对有效波的损失较小,表明了文中所取正则项的可行性及有效性.最后讨论了通过建立正则化函数关系式,方便地提供正则化函数值以及圆滑振幅谱对改进滤波效果的可能性. 相似文献
6.
7.
f-x域随机噪声压制方法面临着2个问题:叠前共炮点道集或CMP道集反射波同相轴为双曲线型,去噪同时会损害有效波;地震信号为复杂的非平稳信号,要求去噪方法具有自适应性。基于f-x EEMD的共偏移距道集随机噪声压制方法利用了共偏移距道集反射波同相轴为水平满足f-x域去噪假设条件和EEMD算法对非平稳信号的良好适应性,对f-x域每一个等频率切片做EEMD分解,并去除以高频随机噪声为主的第一个IMF分量,最后将f-x域数据反变换回t-x域,实现噪声分离。正演模拟和实际地震数据试算结果表明:该方法在压制随机噪声的同时,能够保持有效信号。 相似文献
8.
基于2009~2010年国家、区域测震台网的387个宽频带台站数据,通过互相关方法提取到可靠的瑞利波经验格林函数,利用相位匹配滤波时频分析技术测量瑞利波相速度频散曲线,最后采用噪声层析成像方法获得了华南地区不同周期的瑞利波相速度分布图。结果显示,华南地区速度结构横向变化幅度较小,反映了华南地区作为一个整体较为稳定,与华南地区自晚中生代以来未发生过强烈构造活动的特征基本一致;虽然华南地区整个岩石圈速度结构较为均匀,但扬子块体西部、四川盆地与扬子块体东部、华夏块体间存在明显的速度差异,体现在周期为8~10s时华夏块体相速度大于扬子块体西部、川滇块体以及四川盆地,由于沉积层较厚四川盆地速度最低;周期为10~30s时华夏块体面波相速度大于扬子块体西部和四川盆地,而川滇块体速度最低;周期为35s时扬子块体、华夏块体、四川盆地的速度基本一致,且高于川滇块体,这与华南地区地壳厚度明显小于川滇块体的特征相符。 相似文献
10.
强随机噪声干扰是导致地震勘探资料低信噪比的主要原因,如何在强随机噪声干扰下获取有效的信息是值得关注的问题.Duffing振子混沌系统是一个非线性的动力学系统,其对强随机噪声具有免疫能力,而对特定的周期性信号具有敏感性.本文提出一种基于Duffing振子混沌系统的速度分析方法.对CMP道集按照时距曲线关系进行移动窗口截取,将所截取的信号构建为待测信号加入Duffing振子混沌系统,通过相图网格分割方法(GPM)判断系统状态的改变,从而在强随机噪声背景下获得高分辨率的速度谱.理论模型和实际资料的处理结果表明,与传统的水平叠加速度分析方法相比,本方法能够在强随机噪声背景下获得更准确的速度分析结果. 相似文献