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TV-L~1分解模型下的地震图像增强方法研究
摘    要:地震图像增强是指按特定的需要采用特定方法突出图像中的某些信息,同时削弱或去除无关信息,或将原图转换成一种更适合人或机器处理的形式的图像处理方法,其设计与其应用的目的密切相关,其宗旨是在不增加数据的内在信息含量的基础上,增加所选择特征的动态范围,以使其容易被检测到.本文提出一种针对地震纹理的地震图像增强方法.首先根据地震数据TV-L~1分解模型,把地震图像信息分解为结构与纹理分量,其中结构分量为几何形状较为明确的平滑区域,通常为低频信号部分;纹理分量则由地震纹理信号和噪声所组成,分别对应高频信号以及随机噪声.最后结合基于偏微分方程的图像质量改善算法分别对结构和纹理分量进行加强,其结果提高了地震图像的空间分辨率.

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