[发明专利]基于稀疏表示的地震资料处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于稀疏表示的地震资料处理方法，包括：

步骤1：通过K-SVD字典训练算法进行训练，建立字典D；

步骤2：从现有地震资料中选择多个亚样本，针对每个亚样本，通过StOMP算法分解出解向量集合X，然后通过K-SVD字典训练算法更新字典D中的每个原子以及解向量集合X中相应的行；

所述步骤2包括针对字典中的每一列，执行以下子步骤201-204：

子步骤201：根据约束条件确定索引集合ε_k；

子步骤202：计算误差矩阵E_k；

子步骤203：基于误差矩阵E_k和索引集合ε_k计算收缩矩阵针对收缩矩阵进行SVD分解，根据分解结果对所述列进行更新；

子步骤204：重复执行子步骤201-203，根据更新的列计算误差矩阵，直到误差矩阵达到最小，将对应于最小误差矩阵的列作为最终列；

步骤3：基于所有最终列获得最终字典，根据最终字典和待处理地震资料得到最终的重建结果。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏表示的地震资料处理方法，其中所述步骤1包括：

选择亚样本集合，并从s所述亚样本集合中随机抽取多个亚样本；

基于每个亚样本，通过K-SVD字典训练算法进行训练，得到每个亚样本对应的子字典D(j),j＝1,……,p，p表示亚样本的数量；

对所有的子字典D(j)进行加权求和，得到字典D：

其中，w_j表示第j个字典对应的加权系数，

3.根据权利要求1所述的基于稀疏表示的地震资料处理方法，其中所述约束条件为：

其中，N为从现有地震资料中选择的亚样本的数量，表示解向量集合X中与d_k相应的第k行，d_k表示字典D的第k列。

4.根据权利要求3所述的基于稀疏表示的地震资料处理方法，其中所述误差矩阵E_k为：

其中，表示N个亚样本的集合。

5.根据权利要求4所述的基于稀疏表示的地震资料处理方法，其中所述收缩矩阵为：

其中，Ω_k＝N×|ε_k|。

6.根据权利要求5所述的基于稀疏表示的地震资料处理方法，其中所述针对收缩矩阵进行SVD分解，根据分解结果对所述列进行更新包括：

对矩阵进行SVD分解，则有其中矩阵U和V的列矢量均为正交基；

用矩阵U的第一列更新字典D的第k列d_k，并用矩阵V的第一列和Δ(1,1)的乘积更新其中，表示去掉零输入后的结果。

7.根据权利要求1所述的基于稀疏表示的地震资料处理方法，其中从现有地震资料中选择的亚样本数量为500-2000个。