[发明专利]基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法

说明书

本发明提供一种基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法，包括：对地震数据进行小波分解，对分解结果进行初始中值滤波器处理；通过以离散余弦变换为基的滤波器对数据进行卷积处理，估计得到的响应数据的方差和峰度值，进而估计噪声方差；在参考中值滤波器窗口的基础上，根据噪声水平估计的不同进行滤波器窗口长度的合理取选，来定义中值滤波器窗口长度；使用自适应中值滤波器对数据进行滤波处理，根据不同区域噪声水平的大小自适应的调节中值滤波器的窗口长度；对中值滤波处理后的数据进行重构，得到去噪后的地震数据。该方法利用小波分解和自适应中值滤波相结合进行针对性的分区域去噪，在滤除强噪声的同时保护了有效信息。

技术领域

本发明涉及地震资料处理技术领域，特别是涉及到一种基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法。

背景技术

在单点高密度地震数据的采集过程中，外界的各种强能量干扰包括猝发脉冲、异常扰动、声波干扰等，会使得地震记录的信噪比降低。对于三维资料来说,野值和串状干扰是很难用人工方法剔除干净的。由于对中、深层资料中的强能量干扰压制不力,造成个别叠前时间偏移剖面出现程度不同的画弧现象。传统的去除局部异常噪声方法(如常规中值滤波，小波分频法等)，在滤除强能量干扰时，也会引入误差，模糊掉断层、裂隙带以及地质体边界等的边界特征和不连续结构特征。相比一些传统的处理方法，小波变换和自适应中值滤波相结合的滤波方法在去除强噪声干扰、保留有效信号方面有明显的优势，它更适合单点高密度地震数据。在设计自适应中值滤波器时，采用新的滤波器长度判别标准，利用数据的局部噪声方差对滤波器长度进行控制，处理效果较好。针对传统去强噪声归干扰方法在去除强噪声干扰问题，为此我们发明了一种新的基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法，解决了以上技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种有效平衡构造信息保护和强噪声衰减的基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法。

本发明的目的可通过如下技术措施来实现：基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法，该基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法包括：步骤1，对地震数据进行小波分解，对分解结果进行初始中值滤波器处理；步骤2，通过以离散余弦变换为基的滤波器对数据进行卷积处理，估计得到的响应数据的方差和峰度值，进而估计噪声方差；步骤3，在参考中值滤波器窗口的基础上，根据噪声水平估计的不同进行滤波器窗口长度的合理取选，来定义中值滤波器窗口长度；步骤 4，使用自适应中值滤波器对数据进行滤波处理，根据不同区域噪声水平的大小自适应的调节中值滤波器的窗口长度；步骤5，对中值滤波处理后的数据进行重构，得到去噪后的地震数据。

本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：

该基于小波分解的自适应中值强噪声干扰地震数据去噪方法还包括，在步骤1之前，输入地震数据，进行数据分析。

在步骤1中，对地震数据进行小波分解，将地震数据变换到小波域进行处理，得到去除了大部分混合噪声的地震数据；对处理结果用初始固定窗口长度的中值滤波器进行滤波处理。

在步骤1中，使用滤波窗长度较大的参考中值滤波器，对经过小波分解的子频带进行粗略的滤波处理，初始滤波器长度的选择要使得大部分混合噪声被去除，不用管有效信号的微小损失，初始滤波器长度在7到11之间选取。

在步骤2中，通过离散余弦变换为基的多个滤波器对数据进行卷积，生成响应数据；估计得到各个响应数据的方差和峰度值；对得到的响应数据的方差和峰度值，忽略离散余弦分量，来估计噪声方差。

在步骤2中，对地震数据进行分块，N表示分块的大小，用N×N个以离散余弦变换为基的滤波器对分块数据进行卷积生成响应数据，对在范围(2…N²)内的每个相应数据求得其方差和峰度值，以此来得到经过常规中值初始滤波器处理后的数据的局部噪声方差估计，从而得到不同位置的噪声水平估计。