[發明專利]一種頻率域自適應非線性地震成像濾波方法

在審

• 申請號: 201710102463.2
• 申請日: 2017-02-24
• 公開（公告）號: CN106772588A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 楊巍;廖俊;朱仕軍;鄭鴻獻
• 申請（專利權）人: 西南石油大學
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28
• 代理公司: 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙)51241
• 代理人: 曹少華

技術領域

本發明屬于地震數據處理技術領域，尤其與一種頻率域自適應非線性地震成像濾波方法有關。

背景技術

在地震成像過程中，斷層、裂縫、尖滅、地質異常體等都會引起地震圖像邊緣、紋理等細節特征變化，同時由于地震波采集處理過程中的成像原因，這些異常現象勢必會攜帶較強的噪聲。在對這類異常現象處理的難點在于，既要保持地震圖像細節特征的真實度，又要有效去除噪聲。

現有主要是單獨采取小波變換或者各向異性擴散濾波，小波閾值法計算速度快但閾值選取困難；各向異性擴散法得到的圖像去噪效果較好但容易在噪聲背景下，引起圖像梯度不確定性，造成細節信息損失，導致地震濾波成像的失真。2006年，周懷來針對地震信號的噪聲特點及形成原因,對常規小波域閾值去噪方法進行改進,提出了基于小波變換的改進閾值函數自適應去噪方法,在常規小波域閾值去噪方法基礎上,利用小波域分時分頻相關結合自適應閾值選取方法對含噪地震信號進行去噪處理,該方法不僅利用信號和噪聲在小波變換下奇異性截然不同的表現特征來去除噪聲,還利用地震信號道間相關性進行去噪處理。根據對理論模型及實際記錄處理結果表明,當地震信號信噪比較低時,該方法去噪效果明顯好于常規小波域閾值去噪方法。該方法不足之處是在于復雜地層情況下，噪聲較大時，對于高頻噪聲信號處理效果，而對于低頻成分噪聲往往效果不佳。

2012年，屈勇提出了小波分解與各向異性擴散結合的地震數據去噪方法，Cohen和Coifman提出了基于局部結構熵的相干性算法。該算法對地震圖像進行小波分解，根據分解后圖像的特點，分別進行擴散濾波或閾值處理，然后進行小波重構恢復圖像。這種算法不僅可以減少計算量，提高計算效率，而且還可以根據分解后地震圖像的不同特點分別處理，避免了在擴散濾波在增強同相軸連續性的同時也增強了噪聲。該方法不足之處在于在尺度域對地震圖像處理，未考慮地震數據實際頻率域信息，并且直接沿用了PM擴散方程，對于細節地質情況引起的微小紋理變化容易造成處理后得到的地質結構邊界與實際誤差的病態圖像。

發明內容

針對上述背景技術存在的問題，本發明旨在提供一種頻率域自適應非線性地震成像濾波方法。本發明利用地震成像濾波過程中，進行最優化邊緣特征函數求取，有效控制圖像梯度，并且引入小波變換得到頻率分量，在高效率運算條件下去除噪聲的同時，還能有效保護地震圖像細節紋理特征，提高地質異常體的識別精度。

為此，本發明采用以下技術方案：一種頻率域自適應非線性地震成像濾波方法，其特征是包括以下步驟：

步驟一：輸入地震數據，進行頻率振幅譜計算分析，確定地震數據有效信號與噪聲的分布頻率段；

步驟二：利用小波基對原始的地震數據進行小波變換尺度分量分解，得到地震數據不同尺度分量。該步驟主要調節參數為尺度因子，根據步驟一得到的地震數據在各個頻帶的頻譜特征，選擇分解的尺度個數。

步驟三：根據尺度與頻率的對應關系，進行地震數據的頻率域變換，小波變換尺度與頻率的關系為：

f_a,b＝(f₀/a)×T_s (式1)

式(1)中，f₀為中心頻率，T_s為采樣間隔，a為小波尺度；

步驟四：對小波變換后的頻率域地震數據進行單一頻率分量地震數據提取；

步驟五：對噪聲主要分布的單一頻率分量地震數據進行進行改進后的自適應非線性擴散方程的邊緣函數求取，如下式(2)：

其中，取由于正則化函數的選取對圖像邊緣的恢復質量至關重要，則取具有保邊特性的形式，即式(3)：

式中u為輸入的演化地震圖像；div為散度算子；為地震圖像梯度；B為邊緣強度函數；為正則化函數；λ為正則化因子；

步驟六：利用加性算子分裂方法對單一頻率地震數據進行非線性擴散濾波,其濾波迭代格式如下：

式中，而

其中

非線性擴散濾波器的實現算法如下：

(1)初始化u，B；

(2)k＝1

(3)重復；

(4)固定B^k，利用式(4)計算u^k+1；

(5)固定u^k+1，利用式(5)計算B^k+1；

(6)直到u、B收斂；

(7)k＝k+1