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摘要：本发明公开了一种基于曲波变换‑联合双边滤波的地震数据去噪方法，属于地震数据信号处理领域，所述方法包括：首先，对含噪声的地震数据进行曲波变换，得到原始曲波系数；对原始曲波系数进行尺度分析，得到粗尺度信号，中间尺度信号和细尺度信号；对粗尺度信号进行双边滤波处理，得到新粗尺度信号；对中间尺度信号进行联合双边滤波处理，得到新中间尺度信号；对细尺度信号进行硬阈值处理，得到新细尺度信号；对新粗尺度信号、新中间尺度信号和新细尺度信号进行重组，得到新曲波系数；对新曲波系数进行曲波逆变换，得到去噪后的地震数据，可以在有效去噪的同时，提高弱同相轴的连续性。

主权项：1.一种曲波变换-联合双边滤波的地震数据去噪方法，其特征在于：该方法是一种改进的曲波变换阈值法去噪方法，曲波变换能处理多方向的线状变化特征，曲波系数尺度分析表明，粗尺度信号包含主曲波系数，表征地震数据构造的特征；中尺度信号包含大量的弱同相轴信号；细尺度信号包含噪声信号；双边滤波是在高斯滤波理论上发展起来的方法，该方法滤波系数设计考虑空间域和值域因素，能够有效保护图像中的弱信号信息；联合双边滤波算法是改进的双边滤波算法，该算法在双边滤波理论基础上引进了联合双边滤波的引导图，结合有效信息的相似度补全缺失的有效弱信号信息，提高弱同相轴的连续性；方法步骤如下：首先，对含噪声的地震数据进行曲波变换，得到原始曲波系数；对原始曲波系数进行尺度分析，得到粗尺度信号，中间尺度信号和细尺度信号；对粗尺度信号进行双边滤波处理，得到新粗尺度信号；对中间尺度信号进行联合双边滤波处理，得到新中间尺度信号；对细尺度信号进行硬阈值处理，得到新细尺度信号；对新粗尺度信号、新中间尺度信号和新细尺度信号进行重组，得到新曲波系数；对新曲波系数进行曲波逆变换，得到去噪后的地震数据；对粗尺度信号进行双边滤波处理的过程为：对粗尺度信号的曲波系数Qj,l,k进行双边滤波，得到新的曲波系数其中，为双边滤波公式的归一化系数， 式中，kq1，kq2为粗尺度信号曲波系数Qj,l,k在频率域空间的位移因子，kq＝kq3,kq4，且kq3，kq4为范围内粗尺度信号的曲波系数在频率域空间的位移因子；表示以kq1,kq2为中心，n1×n1大小的双边滤波范围，n1为双边滤波边长且n1＝2a1+1，a1＝0,1,2…；Wd1kq3,kq4为双边滤波的空间域权重， Wr1kq3,kq4为双边滤波的值域权重， 式中，为双边滤波算法几何距离的方差，为双边滤波灰度相似度的方差；对中间尺度信号进行联合双边滤波处理的过程为：将中间尺度信号曲波系数Sj,l,k作为被处理的曲波系数，利用联合双边滤波算法，结合曲波系数的相似性，对缺失的同相轴信息进行补全；得到联合双边滤波处理后的曲波系数 其中，为联合双边滤波公式的归一化系数， 式中，ks1，ks2为中间尺度信号曲波系数Sj,l,k在频率域空间的位移因子，ks＝ks3,ks4，ks3，ks4为范围内的中间尺度信号曲波系数在频率域空间的位移因子；表示以ks1,ks2为中心，n2×n2大小的联合双边滤波范围，n2为联合双边滤波的边长且n2＝2a2+1，a2＝0,1,2…； 为联合双边滤波的空间域权重， 为联合双边滤波的值域权重， 式中，为联合双边滤波算法几何距离的方差，为联合双边滤波灰度相似度的方差；和分别为ks1,ks2点和ks3,ks4点对应的曲波系数。

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百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于曲波变换-联合双边滤波的地震数据去噪方法