[发明专利]基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法

权利要求书

1.基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，方法步骤如下：

Step1、构建MFE-UNet去噪模型；

Step2、将地震含噪数据图像作为MFE-UNet去噪模型的输入数据，得到地震去噪数据图像。

2.根据权利要求1所述的基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，Step1中，构建MFE-UNet去噪模型的方法包括有：

Step101、地震含噪数据处理：在地震含噪数据中选取预设的道集区域作为数据区域，通过改进的训练方法构成相应的训练集和测试集；

Step102、构建初始去噪模型：初始去噪模型包括U型结构、特征增强结构和多重降道结构；U型结构基于卷积块模块、最大池化层、转置卷积层和深度连接层建立，特征增强结构基于卷积块模块和转置卷积层建立；多层降道结构基于卷积层建立；

Step103、对初始去噪模型训练：将训练集作为初始去噪模型的输入数据进行模型训练，模型训练完成后得到MFE-UNet去噪模型，MFE-UNet去噪模型对测试集中的地震含噪数据进行去噪处理以进行模型测试。

3.根据权利要求2所述的基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，Step101中改进的训练方法具体包括有：

S1、构建新道集：将道集区域涉及的地震道根据道号奇偶划分为奇数道集合和偶数道集合两个子道集，其中各个地震道在子道集中的位置保持相对不变；

S2、生成处理块：在新道集的范围内随机选择一个位置，在该位置处的两个子道集分别生成两个对应的处理块，分别作为去噪模型的输入和输出；

S3、构建处理块集合：重复步骤S2生成多组处理块组合，其中奇数道集合中生成的处理块构成处理块集合a组，作为去噪模型的输入；偶数道集合中生成的处理块构成处理块集合b组，作为去噪模型的输出；处理块集合a组和处理块集合b组共同构成训练集。

4.根据权利要求3所述的基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，步骤S2中处理块的大小80*80。

5.根据权利要求3或4所述的基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，Step101中，在预设的道集区域内划分处理块并生成测试集，测试集涉及的数据区域与训练集涉及的数据区域保持一致。

6.根据权利要求2所述的基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，U型结构包括解码器和编码器两部分，其中编码器每层包括两个卷积块模块和一个2*2的最大池化层，解码器每层包括一个步长为2、卷积核尺寸为2*2转置卷积层和两个卷积块模块；每个转置卷积层的输出和编码器对应层的最大池化层的输入通过深度连接层进行连接，然后作为解码器对应层的输入。

7.根据权利要求6所述的基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，特征增强结构用于将解码器各层的特征图进行放大并使其尺寸保持一致，然后通过深度连接层将这些特征图连接起来。

8.根据权利要求7所述的基于MFE-UNet的地震随机噪音压制方法，其特征在于，多层降道结构用于将多通道的输入图像以单通道的图像输出，其由多个卷积层构成，并且从前向后各个卷积层的过滤器数量依次减少。