基于聯(lián)合雙變量收縮Shearlet變換的微地震勘探噪聲壓制算法
【學(xué)位單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:P631.4
【部分圖文】:
圖 2.1 SH ( )的頻域支撐圖100 1 00e de dd ddeBdA ,且滿足 3/4 1,, ,( ) ( ) : , ,ej ck de SH u d Nu k j R c R k 為剪切波(Shearlet)系統(tǒng)[47],此時(shí)剪切波基函數(shù)可表示為: 3/4 1 1j , c ,k d e u d A B u k ……………… 2 2 LR,其連續(xù) Shearlet 變換可定義為 , ,,j c kSHT ……………………h(huán)earlet 變換hearlet 變換
第 2 章 Shearlet 變換原理及閾值去噪、輪廓和紋理等局部特征,但由于其不連續(xù),消噪后的圖像在平滑方面有所欠缺,會(huì)出現(xiàn)振鈴和偽吉布斯效應(yīng)等視覺失真現(xiàn)象。從圖 2.2(c)可以看出,采用軟閾值法由噪圖像和原始圖像含有特定的偏差,因而具有原始圖像的平滑性等特性,但是這種造成邊緣模糊等失真,不能保留圖像細(xì)節(jié)信息。
變量收縮算法,將該算換微地震去噪,并對(duì)去系數(shù)特征 Shearlet 系數(shù)進(jìn)行去噪處震信號(hào)經(jīng)過 Shearlet 變?yōu)榇殖叨,該尺度不分文稱作尺度逐漸變細(xì),低頻尺度以外的尺度統(tǒng)尺度和不同方向的特征合成信號(hào)中含有三條同次為:80Hz,60Hz,4
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本文編號(hào):2883307
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