本文選題：壓縮感知　切入點(diǎn)：Contourlet變換　出處：《石油物探》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于壓縮感知技術(shù)的地震數(shù)據(jù)字典重建算法在訓(xùn)練字典時耗時較長,基于壓縮感知技術(shù)的稀疏變換重建算法對稀疏基的要求較高,權(quán)衡信噪比和時間,采用目前已應(yīng)用于地震數(shù)據(jù)重建的Contourlet稀疏基,提出了一種基于壓縮感知技術(shù)和Contourlet變換的地震數(shù)據(jù)重建方法。首先根據(jù)設(shè)計的測量矩陣,在Contourlet域中采用快速迭代收縮閾值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)重建缺失的稀疏系數(shù),然后進(jìn)行Contourlet反變換完成地震數(shù)據(jù)的缺失重建。合成數(shù)據(jù)和實(shí)際地震數(shù)據(jù)測試結(jié)果表明,基于壓縮感知技術(shù)的Contourlet變換能夠很好地完成地震數(shù)據(jù)的缺失重建;與壓縮感知技術(shù)中常用的短時傅里葉變換和小波變換方法相比,基于壓縮感知的Contourlet變換重建結(jié)果信噪比更高,并且增加的耗時有限,在可以接受的范圍之內(nèi)。
[Abstract]:The reconstruction algorithm of seismic data dictionary based on compression sensing technology takes a long time to train the dictionary, and the sparse transform reconstruction algorithm based on compression sensing technology requires high sparse basis, and weighs the signal-to-noise ratio (SNR) and time. In this paper, a method of seismic data reconstruction based on compression sensing and Contourlet transform is proposed, which is based on the Contourlet sparse basis, which has been applied to seismic data reconstruction. Fast iterative shrinkage threshold algorithm Fast Iterative Shrinkage-Thresholding algorithm (Fast Iterative Shrinkage-Thresholding algorithm) is used to reconstruct missing sparse coefficients in Contourlet domain, and then Contourlet inverse transformation is performed to complete the missing reconstruction of seismic data. The test results of synthetic data and actual seismic data show that, Contourlet transform based on compression sensing technology can accomplish the missing reconstruction of seismic data very well. Compared with the methods of short time Fourier transform and wavelet transform commonly used in compression sensing technology, the reconstruction result of Contourlet transform based on compression perception has higher signal-to-noise ratio (SNR). And the added time is limited and within acceptable limits.
【作者單位】： 吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41304086)資助~~
【分類號】：P631.44

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本文編號：1634305