[发明专利]地震信号随机噪声衰减方法、终端设备及存储介质

摘要

本发明涉及基于交叠组稀疏广义全变分的地震信号随机噪声衰减方法，该方法包括以下步骤：S1、输入待去噪的地震信号图G；S2、对求解输出图像模型中的参数进行初始化；S3、计算得到F(k)，F(k)为k次迭代得到的地震信号图，并判断是否满足||F(k+1)‑F(k)||2/||F(k)||2tol，若满足，转至步骤S11，否则转至步骤S4；更新F，Vx，Vy；S5、判断是否满足若满足，转至步骤S6，否则转至步骤S8；S6、利用式更新S7、n＝n+1，返回至步骤S5；S8、计算S9、利用公式更新S10、k＝k+1，返回至步骤S3；S11、输出去噪后的地震信号图F。本发明方法充分利用了图像一阶、二阶梯度的邻域相似性，提高平滑区域与边界区域的差异性，从而提高去噪算法的鲁棒性，获得相比于经典TGV更好的去噪性能。

主权项

1.基于交叠组稀疏广义全变分的地震信号随机噪声衰减方法，包括以下步骤：S1、输入待去噪的地震信号图G；S2、对求解输出图像模型中的参数进行初始化，其中，F表示待输出的去噪后的地震信号图，表示二维逆快速傅里叶变换算子，Z₁＝K_h*F‑V_x，Z₂＝K_v*F‑V_y，Z₃＝K_h*V_x，Z₄＝K_v*V_y，Z₅＝K_v*V_x+K_h*V_y，μ₀＝μα₀，μ₁＝μα₁，Λ_i(i＝1,2,…,5)是收缩的拉格朗日乘子，K_h＝[1,‑1]，μ表示正则系数，V_x,V_y分别表示横、纵方向的交叠组稀疏正则项中间变量，α₀＝1,α₁＝0.5,β₀＝1,β₁＝1，表示·变量的傅里叶变换，符号表示点乘算子，具体需要初始化的参数如下：K,Z_i,Λ_i,F,μ₀,μ₁,γ,tol，其中，K为交叠组合数，tol是算法迭代结束的阈值；S3、根据计算得到F^(k)，F^(k)为k次迭代得到的地震信号图，并判断是否满足||F^(k+1)‑F^(k)||₂/||F^(k)||₂＞tol，若满足，转至步骤S11，否则转至步骤S4，其中，||·||₂表示矩阵元素L₂范数；S4、利用公式更新F,V_x,V_y；S5、判断是否满足若满足，转至步骤S6，否则转至步骤S8，其中，其中表示单位矩阵，mat表示向量矩阵化算子，表示第k次外循环，第n次内循环(组稀疏收缩迭代循环)迭代更新后的Z_i，且z_i表示Z_i的列向量形式；S6、利用式更新S7、n＝n+1，返回至步骤S5；S8、计算S9、利用公式更新S10、k＝k+1，返回至步骤S3；S11、输出去噪后的地震信号图F。