CN112907458B - 用于地震勘探的f-xy域改进非局部均值去噪方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了用于地震勘探的F‑XY域改进非局部均值去噪方法及设备，采集的地震时间域T‑XY数据转换为F‑XY数据，并进行三维体频率域切片预处理，得到二维频率切片；系统进行频率域切片改进NLM去噪处理，获得所有切片的去噪结果；完成对待处理的所有切片的去噪结果后，系统进行Fourier反变换获得T‑XY数据体，利用基于F‑XY域的改进非局部均值去噪计算流程不仅加快了空间滤波算法的计算速度，同时还提高了滤波效果；一方面频率切片数据能有效的保证改进的NLM算法有较高的计算效率，另一方面，采用改进的NLM滤波算法通过高斯加权欧氏距离计算相邻窗口的相关性。

Description

用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪方法及设备
技术领域
本发明涉及地震数据去噪领域，具体涉及用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪 方法及设备。
背景技术
目前，地震记录中包含各种噪音，严重影响后续地震资料处理，因此在常规的子波处理， 速度分析之前需要进行叠前噪音消除；线性切除是最简单，直接的去噪方式之一，对相干噪 音的消除效果好，但存在时间域去噪不可逆的特性，并且切除的数据量不易约束。小波变换分频可以逐点对相干干扰方向进行扫描，对直线变换的干扰有较好的去噪效果，由于小波变 换分频只能在有限的频带进行去噪，其计算原理是在数据上直接做减法，会导致剖面上能量 不均，因此用小波变换分频去噪还需要在去噪后进行其他修饰处理。
地震资料是一个庞大的多维数据体，在去噪中不仅要考虑去噪方法的新颖性，同时还需 要考虑庞大地震数据去噪的计算效率问题，一套良好的去噪处理方法，需要充分考虑计算的 时间成本，去噪常常在更高级的地震方法处理之前进行，是地震数据处理的基础；可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决去噪效果和时间成本之间关系，实际应用中，更多的是在效 果和运算复杂度之间求得一个平衡；现阶段去噪方法往往存在以下几个问题：去噪效果好的 方法往往需要花费巨大时间成本，如何降低方法的计算时间是亟待解决的问题；去噪方法一 般是整个频率段的整体去噪，很难针对每个频率进行分别去噪；去噪中的去噪系数往往都是人工选择的，没有跟随数据的信噪比进行针对性的调整去噪强度，导致去噪效果不佳。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是地震资料去噪时间较长，去噪效果不明显，平滑因子与真 实数据间关系不匹配等技术问题，目的在于提供用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去 噪方法及设备，通过高斯噪声数据求平均，解决了地震资料去噪时间较长，去噪效果不明显，平滑因子与真实数据间关系不匹配的问题。
本发明通过下述技术方案实现：
用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪方法及设备，包括以下步骤：
S1：将采集的地震时间域T-XY数据沿时间方向转换为频率域F-XY数据，并进行三维体 频率域切片预处理，得到频率域切片；其中X可以代表炮号或者CMP号，Y可以代表道号或 者炮检距，T代表地震数据的时间深度；
S2：系统对频率域切片进行改进NLM去噪处理，获得所有频率域切片的去噪结果；
S3：完成对待处理的所有频率域的去噪结果后，系统进行Fourier反变换获得时间域T-XY 数据体，即去噪后的数据体。
利用基于F-XY域的改进非局部均值去噪计算流程不仅加快了空间滤波算法的计算速度， 同时还提高了滤波效果。一方面频率域切片数据能有效的保证改进的NLM算法有较高的计 算效率，另一方面，采用改进的NLM滤波算法通过高斯加权欧氏距离计算相邻窗口的相关 性，能使得距离中心更近的窗口有更高的相似权重，提升去噪效果，同时采用了局部自适应平滑参数，不需要人工指定去噪强度，通过窗口范围内的本身信噪比来自动判断去噪强度， 进一步提高了去噪的准确性，保证了结果的可靠性。
进一步，所述步骤S1的具体过程包括：
S11：系统采集到地震时间域T-XY数据，对时间域T-XY数据沿时间方向进行Fourier 变换，得到频率域F-XY数据；
S12：对于得到的频率域F-XY数据，设置滤波频段和进行遍历提取频率域切片操作，得 到频率域切片fi及fi实部地震体数据和虚部地震体数据。
进一步，所述步骤S2的具体过程包括：
S21：对频率域切片fi的实部地震体数据和虚部地震体数据进行改进NLM去噪处理，得 到去噪处理后的频率域切片；
S22：选择去噪后频率域切片，将频率域切片分为N个D大小的窗口，在D窗口中设置一个大小为d*d的方形搜索窗口和一个大小为d*d的方形中心窗口；
S23：设置D窗口的中心窗口大小为d*d，中心点为y；设置搜索窗口大小为d*d，中心点为x，所述搜索窗口y(d*d)在D窗口中进行移动并与中心窗口x(d*d)进行相似程度计 算，得到计算后的搜索窗口和中心窗口的距离数据；
S24：根据得到的距离数据，系统计算区域D中的区域信噪比SNR，得到区域信噪比SNR 数据；
S25：系统对区域信噪比SNR数据进行归一化处理后，得到归一化后的SNR数据；
S26：系统根据得到归一化后的SNR数据对SNR进行自适应计算，得到每个区域的平滑 因子h；
S27：系统重复进行步骤S21-S26所需要计算的频率域切片，得到所有频率域切片的去噪 结果。
进一步，所述系统遍历所有N个窗口的数据之后，得到切片去噪后的频率域F-XY数据， 进过反复计算剩余不同频率域切片后，进行Fourier反变化，得到去噪后的时间域T-XY体数 据。
进一步，对频率域切片fi的实部和虚部进行改进NLM算法去噪，所述去噪过程通过公 式表示；其中，ω，v分别代表地震数据x和y之间的相似度，采用x，y为中心的邻域距离决定D(i，j),所述D(i，j)为i和j两个区域的高斯加权欧氏距离。
进一步，选择频率域切片fi，开两个窗口进行数据处理，其中一个窗口是大窗D，其含 义为将数据分为N个D大小的窗口。设置一个小的搜索窗口(d*d)和一个中心窗口(d*d)，两个窗口的中心分别为y和x，搜索窗口y(d*d)在D窗口中进行移动，并与中心窗口x(d*d)进行相似程度的计算其权重计算方法为：其中， v(Ni),v(Nj)表示矩形邻域，计算两个邻域的二范数，h为平滑因子，Z(x)为归一化系数；所 述对D(i,j)的计算采用相近两个区域的高斯加权欧氏距离计算，其表达式：G(l)表示具有标准差为σ的高斯核，l代 表邻域内nl个元素之一；其准确表达式为：/>其中，(x0,y0) 代表高斯核的中心，(x,y)代表所计算的l点的位置坐标；通过遍历区域D，利用标准差计算 公式，求取标准差σ，从而可以获得高斯核G(l)，最后可以得到D(i,j)。进一步，对权重系 数中的区域平滑因子h进行计算，对区域D中全局扫描的时，需要求取区域内的小窗能量和 平均能量vij，vmean，ND为区域D中扫描时所有可分移动小窗口总数，从而可求取区域内的 信噪/>再对求取的区域内SNR进行归一化处理，得到归一化后的/>在对SNR进行自适应计算，从而得到每个区域的平滑因子其中，C为平滑阈值约束参数取50，至此获得窗口的权重系数。
进一步，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执 行如权利要求1-7任一所述的用于地震勘探的F-XY域的改进非局部均值去噪方法。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明一种用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪方法及设备，能够有效地提高地 震数据去噪的效率和效果。改进NLM计算方法需要遍历所有数据体，针对大规模三维数据时， 计算效率非常低，采用频率域F-XY的切片数据能有效的降低每次循环计算的数据量，并且能 针对特定频率域切片进行NLM去噪，从而达到快速高效的获得去噪结果；其次，改进的NLM 计算方法通过区域的高斯加权欧氏距离代替欧式距离能有效的提高去噪效果，且加入的自适 应平滑参数算法能对高信噪比的数值窗口数据选择低去噪强度，而对低信噪比的窗口数据选择高去噪强度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不 构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明计算过程流程图；
图2是去噪效果对比图；
图3是NLM去噪与改进后的NLM去噪效果对比图；
图4是本发明整体去噪效果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明 作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本 发明的限定。
在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解阐述了大量特定细节。然而，对于本领域 普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避 免混淆本发明，未具体描述公知的结构、电路、材料或方法。
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着： 结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此， 在整个说明书的各个地方出现的短语“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结 构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提 供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。这里使用的术语“和/或” 包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、 “下”、“竖直”、“水平”、“高”、“低”“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 明保护范围的限制。
实施例
如图1所示，本发明用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪方法及设备，为克服地 震资料去噪时间较长，去噪效果不明显，平滑因子与真实数据间关系不匹配等问题，本发明 公开了一种基于F-XY域的改进非局部均值去噪方法：
步骤1.从附图3中的原始地震数据(A)入手，对地震数据T-XY进行沿时间方向进行Fourier变换，其中X可以代表炮号或者CMP号，Y可以代表道号或者炮检距，T代表地震 数据的时间深度；
步骤2.在频率空间的数据体中，选择适合频率处理的范围的切片数据进行针对性的排列， 获得变换后的实部地震体和虚部地震体；
步骤3.对频率域切片fi的实部和虚部进行改进NLM算法去噪。去噪过程可以用下面公 式来表示：
其中ω，v分别代表地震数据x和y之间的相似度，其值以x，y为中心的邻域距离决定 D(i，j)；
步骤4.选择fi频率域切片，开两个窗口进行数据处理，其中一个窗口是大窗D，其含义 为将数据分为N个D大小的窗口。设置一个小的搜索窗口(d*d)和一个中心窗口(d*d)，两个窗口的中心分别为y和x，搜索窗口y(d*d)在D窗口中进行移动，并与中心窗口x(d*d)进行相似程度的计算。进行相似程度的计算其权重计算方法为：
其中，v(Ni),v(Nj)表示矩形邻域，计算两个邻域的二范数，h为平滑因子。Z(x)为归一化系数。
其中对D(i,j)的计算采用相近两个区域的高斯加权欧氏距离代替传统的欧式距离计算，其 表达式：
G(l)表示具有标准差为σ的高斯核，l代表邻域内nl个元素之一。其准确表达式为：
(x0,y0)代表高斯核的中心，(x,y)代表所计算的l点的位置坐标。通过遍历区域D，利用 标准差计算公式，求取标准差σ，从而可以获得高斯核G(l)，最后可以得到D(i,j)；
步骤5.对权重系数中的区域平滑因子h进行计算，在步骤4中对区域D中全局扫描的时， 需要求取区域内的小窗能量和平均能量vij，vmean，ND为区域D中扫描时所有可分移动小窗 口总数，从而可求取区域内的信噪比SNR。
再对求取的区域内SNR进行归一化处理，得到归一化后的SNRstai。
在对SNR进行自适应计算，从而得到每个区域的平滑因子h
C为平滑阈值约束参数取50。至此获得窗口的权重系数。
重复计算步骤4和步骤5所需要计算的频率切片，获得所有切片的去噪结果。
步骤6：遍历所有F-XY数据体的切片数据之后，得到切片去噪后的F-XY域数据，再进 行Fourier反变换，得到去噪后的T-XY体数据。
为了更直观的看到滤波效果图，以图2，图3为例，展示了该发明的去噪效果。图2是采用传统NLM滤波(A)和本发明所采用的滤波方法(B)的计算效率图。显然由于对数据 进行了频率域F-XY变换之后，计算维度降低，从而实现对体去噪的提速效果。图3中B和 C是去噪后的效果，其中，B为常规NLM去噪，CFXY-NML去噪后，明显看出改进后的NLM 算法在同相轴连续的位置，信噪比高的数据区域内保持良好的原始特征仅仅去除少量噪音。 在信噪比低，同相轴不连续的数据处，改进后的NLM算法(C)明显提升去噪强度，去除大 量噪音，保证有效信息的连续性同时也能保幅，去噪效果明显。最后从图4中的去噪残差图(C)可以看出，改进后的FXY-NLM算法其残差分布呈现区域变化特征，即在噪音大的区域 残差值大。同相轴连续且噪音小的地方，残差值小，几乎保持了数据的原始特征,其中，图4中 A为原始数据，B为FXY-NML滤波后数据。
利用基于频率域F-XY的改进非局部均值去噪计算流程不仅加快了空间滤波算法的计算 速度，同时还提高了滤波效果。一方面频率域切片数据能有效的保证改进的NLM算法有较 高的计算效率，另一方面，采用改进的NLM滤波算法通过高斯加权欧氏距离计算相邻窗口 的相关性，能使得距离中心更近的窗口有更高的相似权重，提升去噪效果，同时采用了局部自适应平滑参数，不需要人工指定去噪强度，通过窗口范围内的本身信噪比来自动判断去噪 强度，进一步提高了去噪的准确性，保证了结果的可靠性。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说 明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护 范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将采集的地震时间域T-XY数据沿时间方向转换为频率域F-XY数据，并进行三维体频率域切片预处理，得到二维频率域切片；
S2：系统对频率域切片进行改进NLM去噪处理，获得所有频率域切片的去噪结果；其中，所述步骤S2的具体过程包括：S21：对频率域切片fi的实部地震体数据和虚部地震体数据进行改进NLM去噪处理，得到去噪处理后的频率域切片；S22：选择去噪后频率域切片，将频率域切片分为N个D大小的窗口，在D窗口中设置一个大小为d*d的方形搜索窗口和一个大小为d*d的方形中心窗口；S23：设置D窗口的中心窗口大小为d*d，中心点为y；设置搜索窗口大小为d*d，中心点为x，所述搜索窗口y(d*d)在D窗口中进行移动并与中心窗口x(d*d)进行相似程度计算，得到计算后的搜索窗口和中心窗口的距离数据；S24：根据得到的距离数据，系统计算区域D中的区域信噪比SNR，得到区域信噪比SNR数据；S25：系统对区域信噪比SNR数据进行归一化处理后，得到归一化后的SNR数据；S26：系统根据得到归一化后的SNR数据对SNR进行自适应计算，得到每个区域的平滑因子h；S27：系统重复进行步骤S21-S26所需要计算的频率域切片，得到所有频率域切片的去噪结果；对频率域切片fi的实部和虚部进行改进NLM算法去噪，所述去噪过程通过公式表示；其中，ω，v分别代表地震数据x和y之间的相似度，采用x，y为中心的邻域距离决定D(i，j)，所述D(i，j)为i和j两个区域的高斯加权欧氏距离；
选择频率域切片fi，开两个窗口进行数据处理，其中一个窗口是大窗D，其含义为将数据分为N个D大小的窗口，设置一个小的搜索窗口(d*d)和一个中心窗口(d*d)，两个窗口的中心分别为y和x，搜索窗口y(d*d)在D窗口中进行移动，并与中心窗口x(d*d)进行相似程度的计算其权重计算方法为：
其中，v(Ni),v(Nj)表示矩形邻域，计算两个邻域的二范数，h为平滑因子，Z(x)为归一化系数；所述对D(i,j)的计算采用相近两个区域的高斯加权欧氏距离计算，其表达式：G(l)表示具有标准差为σ的高斯核，l代表邻域内nl个元素之一；其准确表达式为：/>其中，(x0,y0)代表高斯核的中心，(x,y)代表所计算的l点的位置坐标；通过遍历区域D，利用标准差计算公式，求取标准差σ，从而可以获得高斯核G(l)，最后可以得到D(i,j)；
得到平滑因子h的具体步骤包括：对区域D中全局扫描的时，求取区域内的小窗能量和平均能量vij，vmean，ND为区域D中扫描时所有可分移动小窗口总数，从而求取区域内的信噪比再对求取的区域内SNR进行归一化处理，得到归一化后的在对SNR进行自适应计算，从而得到每个区域的平滑因子其中，C为平滑阈值约束参数取50；
S3：完成对待处理的所有频率域的去噪结果后，系统进行Fourier反变换获得时间域T-XY数据体，即去噪后的数据体。
2.根据权利要求1所述的用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪方法，其特征在于，所述步骤S1的具体过程包括：
S11：系统采集到地震时间域T-XY数据，对时间域T-XY数据沿时间方向进行Fourier变换，得到频率域二维F-XY数据；
S12：对于得到的频率域F-XY数据，设置滤波频段和进行遍历提取频率域切片操作，得到频率域切片fi及fi实部地震体数据和虚部地震体数据。
3.根据权利要求1所述的用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪方法，其特征在于，所述系统遍历所有N个窗口的数据之后，得到频率域切片去噪后的频率域F-XY域数据，进过反复计算剩余不同频率域切片后，进行Fourier反变化，得到去噪后的时间域T-XY数据体。
4.用于地震勘探的F-XY域改进非局部均值去噪设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-3任一所述的用于地震勘探的F-XY域的改进非局部均值去噪方法。
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