基于Shearlet变换的尺度方向自适应阈值地震数据随机噪声压制方法

地震勘探的有效信号常受到随机噪声的干扰而难以识别,需要进行随机噪声和有效信号的分离。传统Shearlet全局阈值不随方向与尺度变化,在去噪的同时也会损失许多有效信号。Shearlet变换作为一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。本文将含噪地震信号通过Shearlet分解后计算各尺度与方向上Shearlet域系数的L₂范数,并对其进行数据重排后发现,随着方向改变L₂范数不断减小,进而提出一种基于L₂范数的尺度方向自适应阈值计算方法。将其与小波变换、曲波变换、Shearlet全局阈值去噪方法对比,模拟数据与实际地震记录去噪结果表明,本文方法在去除随机噪声的同时,深部弱信号也得到了很好的恢复,地震数据的信噪比比其他3种方法有所提高,在0.929 9 dB条件下提升至11.565 1 dB。