CN107589450B - 基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法和装置，包括：获取第一地震数据，将第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；对第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；对第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；将第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据，可以有效去噪，并保证有效信号的完整性。

Description

基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法和装置

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其是涉及基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法和装置。

背景技术

在地震勘探中，野外采集的地震数据不可避免的记录了各种噪音干扰，降低了地震数据的信噪比，使各种叠前处理技术受到一定的影响。为了提高最终地震剖面的信噪比和分辨率，需要对地震数据进行去噪处理。

目前，对地震数据进行去噪处理的方法是通过傅里叶变换和小波变换等方法进行处理，但是，上述处理方法在对地震数据进行去噪处理时，不能保证信号的完整性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法和装置，可以有效去噪，并保证有效信号的完整性。

第一方面，本发明实施例提供了基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法，所述方法包括：

获取第一地震数据，将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；

对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；

对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；

将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数包括：

根据下式计算所述第一曲波变换系数：

其中，j,l,k分别为尺度、方向和位移，为变换的基函数，C(j,l,k)为所述第一曲波变换系数，f(x)为所述第一地震数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数包括：

去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数包括：

根据下式计算所述第二曲波变换系数：

其中，为所述第二曲波变换系数，τ_j为尺度j下的所述预设阈值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数包括：

将所述第二曲波变换系数中密度相连的核心点和边界点生成聚类簇；

去除所述第二曲波变换系数中孤立的点；

恢复所述聚类簇中所述核心点邻域内点的数值，从而得到所述第三曲波变换系数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据包括：

根据下式计算所述第二地震数据：

其中，f₁(x)为所述第二地震数据，为所述第三曲波变换系数，为变换的基函数。

第二方面，本发明实施例还提供基于曲波变换和聚类的地震数据去噪装置，所述装置包括：

曲波变换单元，用于获取第一地震数据，将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；

去噪处理单元，用于对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；

聚类处理单元，用于对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；

逆曲波变换单元，用于将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述曲波变换单元包括：

根据下式计算所述第一曲波变换系数：

其中，j,l,k分别为尺度、方向和位移，为变换的基函数，C(j,l,k)为所述第一曲波变换系数，f(x)为所述第一地震数据。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述去噪处理单元包括：

去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数。

结合第二方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述去噪处理单元还包括：

根据下式计算所述第二曲波变换系数：

其中，为所述第二曲波变换系数，τ_j为尺度j下的所述预设阈值。

本发明实施例提供了基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法和装置，包括：获取第一地震数据，将第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；对第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；对第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；将第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据，可以有效去噪，并保证有效信号的完整性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法流程图；

图2为本发明实施例一提供的包括噪音的第一地震数据示意图；

图3为本发明实施例一提供的去噪后的第二地震数据示意图；

图4为本发明实施例二提供的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪装置示意图。

图标：

10-曲波变换单元；20-去噪处理单元；30-聚类处理单元；40-逆曲波变换单元。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为便于对本实施例进行理解，下面对本发明实施例进行详细介绍。

实施例一：

图1为本发明实施例一提供的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法流程图。

参照图1，该方法包括以下步骤：

步骤S101，获取第一地震数据，将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；

这里，曲波变换即为Curvelet变换。第一地震数据可参照图2。

Curvelet变换是一种多尺度各向异性的变换，地震数据在Curvelet域具有最优的稀疏表达，因此可以通过阈值法去除随机噪音。在去噪处理的过程中，预设阈值的选取非常关键，较大的预设阈值可以消除随机噪音，但同时也会损失部分的有效信号，导致地震波边缘不光滑；较小的预设阈值能够很好的保留有效信号，但同时也残存了部分噪音。

步骤S102，对第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；

步骤S103，对第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；

步骤S104，将第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据。

这里，本申请能够很好的解决阈值法去噪过程中，有效去噪和保持信号完整不能兼得的问题。

进一步的，所述将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数包括：

根据公式(1)计算所述第一曲波变换系数：

其中，j,l,k分别为尺度、方向和位移，为变换的基函数，C(j,l,k)为所述第一曲波变换系数，f(x)为所述第一地震数据。

这里，虽然地震数据同相轴含有一定的曲率，但它在局部上表现为平面波，因此可以使用不同尺度的基函数，最优的拟合地震数据。

进一步的，所述对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数包括：

去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数。

进一步的，所述去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数包括：

根据公式(2)计算所述第二曲波变换系数：

其中，为所述第二曲波变换系数，τ_j为尺度j下的所述预设阈值。

这里，令第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数为0，从而消除随机噪音，同时保留第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而保留地震数据的主要特征。

系数保留了有效信号的主要特征并去除了随机噪音。

进一步的，所述对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数包括：

将所述第二曲波变换系数中密度相连的核心点和边界点生成聚类簇；

去除所述第二曲波变换系数中孤立的点；

恢复所述聚类簇中所述核心点邻域内点的数值，从而得到所述第三曲波变换系数。

具体地，聚类算法是一类无监督机器学习算法，密度聚类算法是聚类算法中的一种，本申请采用的是密度聚类算法。密度聚类算法从样本密度的角度来考虑样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。

在密度聚类算法中，Eps是指邻域的最大半径；MinPts是指在Eps邻域中的最少点数；核心点是指在半径Eps内含有超过Minpts数目的点；边界点是指在半径Eps内点的数量小于MinPts，但落在核心点的邻域内；噪音点是指既不是核心点也不是边界点的点；密度直达是指若点P位于核心点Q的Eps邻域内，则称P由Q密度直达；密度可达是指若存在点序列P₁,P₂,…,P_n，且P_i+1由P_i密度直达，则称P_n由P₁密度可达；密度相连是指对于点P_i与P_j，若存在点P_k使得P_i与P_j均由P_k密度可达，则称点P_i与P_j密度相连。

这里，地震波在时间和空间上具有很好的连续性，因此对地震数据进行曲波变换后得到的系数也具有一定的连续性。

对系数中的孤立点(噪音点)，可能是由于阈值小而残留下来的噪音，因此，需要去除。

对于聚类簇中核心点，其邻域很可能都是有效信号，但某些点由于小于预设阈值，而在阈值法去噪过程中被去除(归零)，因此将恢复这些点的数值，从而得到第三曲波变换系数。

进一步的，所述将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据包括：

根据公式(3)计算所述第二地震数据：

其中，f₁(x)为所述第二地震数据，为所述第三曲波变换系数，为变换的基函数。

这里，通过逆曲波变换重构地震数据，即得到第二地震数据，具体参照图3，第二地震数据消除了随机噪音，同时保留了有效信号，并且还可以通过控制倾角，消除特定倾角的噪音。

实施例二：

图4为本发明实施例二提供的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪装置示意图。

参照图4，该装置包括曲波变换单元10、去噪处理单元20、聚类处理单元30和逆曲波变换单元。

曲波变换单元10，用于获取第一地震数据，将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；

去噪处理单元20，用于对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；

聚类处理单元30，用于对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；

逆曲波变换单元40，用于将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据。

进一步的，曲波变换单元10包括：

根据公式(1)计算所述第一曲波变换系数。

进一步的，去噪处理单元20包括：

去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数。

进一步的，所述去噪处理单元20还包括：

根据公式(2)计算所述第二曲波变换系数。

本发明实施例提供了基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法和装置，包括：获取第一地震数据，将第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；对第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；对第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；将第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据，可以有效去噪，并保证有效信号的完整性。

本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例提供的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法的步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述实施例的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法的步骤。

本发明实施例所提供的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系数和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一地震数据，将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；

对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；

对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；

所述对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数包括：将所述第二曲波变换系数中密度相连的核心点和边界点生成聚类簇，去除所述第二曲波变换系数中孤立的点，恢复所述聚类簇中所述核心点邻域内点的数值，从而得到所述第三曲波变换系数；

将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据。

2.根据权利要求1所述的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法，其特征在于，所述将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数包括：

根据下式计算所述第一曲波变换系数：

其中，j,l,k分别为尺度、方向和位移，为变换的基函数，C(j,l,k)为所述第一曲波变换系数，f(x)为所述第一地震数据，x为所述第一地震数据的时间和空间参数。

3.根据权利要求1所述的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法，其特征在于，所述对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数包括：

去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数。

4.根据权利要求3所述的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法，其特征在于，所述去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数包括：

根据下式计算所述第二曲波变换系数：

其中，为所述第二曲波变换系数，τ_j为尺度j下的所述预设阈值，l为方向，k为位移。

5.根据权利要求1所述的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪方法，其特征在于，所述将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据包括：

根据下式计算所述第二地震数据：

其中，f₁(x)为所述第二地震数据，为所述第三曲波变换系数，为变换的基函数，j,l,k分别为尺度、方向和位移，x为所述第一地震数据的时间和空间参数。

6.一种基于曲波变换和聚类的地震数据去噪装置，其特征在于，所述装置包括：

曲波变换单元，用于获取第一地震数据，将所述第一地震数据进行曲波变换，得到第一曲波变换系数；

去噪处理单元，用于对所述第一曲波变换系数进行去噪处理，得到第二曲波变换系数；

聚类处理单元，用于对所述第二曲波变换系数进行聚类处理，得到第三曲波变换系数；

逆曲波变换单元，用于将所述第三曲波变换系数进行逆曲波变换，得到第二地震数据；

所述聚类处理单元包括：

将所述第二曲波变换系数中密度相连的核心点和边界点生成聚类簇，去除所述第二曲波变换系数中孤立的点，恢复所述聚类簇中所述核心点邻域内点的数值，从而得到所述第三曲波变换系数。

7.根据权利要求6所述的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪装置，其特征在于，所述曲波变换单元包括：

根据下式计算所述第一曲波变换系数：

其中，j,l,k分别为尺度、方向和位移，为变换的基函数，C(j,l,k)为所述第一曲波变换系数，f(x)为所述第一地震数据，x为所述第一地震数据的时间和空间参数。

8.根据权利要求6所述的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪装置，其特征在于，所述去噪处理单元包括：

去除所述第一曲波变换系数中绝对值小于预设阈值的系数，保留所述第一曲波变换系数中绝对值大于预设阈值的系数，从而得到所述第二曲波变换系数。

9.根据权利要求8所述的基于曲波变换和聚类的地震数据去噪装置，其特征在于，所述去噪处理单元还包括：

根据下式计算所述第二曲波变换系数：

其中，为所述第二曲波变换系数，τ_j为尺度j下的所述预设阈值，l为方向，k为位移。