基于低信噪比條件下新型Seislet變換的閾值去噪方法

劉 財(cái)，崔芳姿，劉 洋，王 典，劉殿秘，張 鵬

1.吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 1300262.中國(guó)石油吉林油田公司地球物理勘探研究院，吉林 松原 138000

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基于低信噪比條件下新型Seislet變換的閾值去噪方法

劉 財(cái)1，崔芳姿1，劉 洋1，王 典1，劉殿秘2，張 鵬1

1.吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130026
2.中國(guó)石油吉林油田公司地球物理勘探研究院，吉林 松原 138000

Seislet變換是一種類(lèi)小波變換方法，主要根據(jù)小波基沿地震同相軸的局部?jī)A角方向來(lái)分析數(shù)據(jù)，其中，局部地震傾角的表征是該方法的核心。局部?jī)A角的求取方法有很多種，但是往往在低信噪比的條件下存在著一些局限。根據(jù)共中心點(diǎn)道集中基于時(shí)距關(guān)系的地震傾角定義，提出一種適應(yīng)于低信噪比條件下的傾角求取方法。對(duì)比基于時(shí)距關(guān)系與平面波分解濾波器計(jì)算出的局部地震傾角，結(jié)果證明，該方法能更加準(zhǔn)確地表征低信噪比條件下同相軸的傾角信息。將基于時(shí)距關(guān)系的局部地震傾角用于Seislet框架，建立表征低信噪比數(shù)據(jù)的新型Seislet變換方法。在地震數(shù)據(jù)處理中，引入語(yǔ)音信號(hào)中改進(jìn)的閾值方法。結(jié)合新型Seislet變換，提出閾值去噪方法，此方法不但適于地震數(shù)據(jù)，而且在提高信噪比方面也優(yōu)于傳統(tǒng)的閾值去噪方法。實(shí)際數(shù)據(jù)處理的結(jié)果驗(yàn)證了新型Seislet變換與改進(jìn)閾值去噪方法的組合能夠有效地解決低信噪比條件下的信號(hào)提取任務(wù)。

Seislet變換；低信噪比；局部地震傾角；閾值；去噪

0 引言

小波去噪是一類(lèi)有效分離信號(hào)與隨機(jī)噪聲的方法。在地震隨機(jī)噪聲消除中:張波等[1]利用小波分析和反演方法聯(lián)合去除隨機(jī)噪聲；王典等[2]基于提升算法和百分位數(shù)軟閾值消除地震隨機(jī)噪聲，并取得明顯的效果；樊計(jì)昌等[3]提出了小波包節(jié)點(diǎn)域和空間域傾角掃描高階相關(guān)去噪技術(shù)；Zhang等[4]基于非線(xiàn)性小波閾值去噪和遞歸最優(yōu)閾值除去地震隨機(jī)噪聲，保持了處理信號(hào)的平滑度和完整性；王志強(qiáng)等[5]利用檢波器組合響應(yīng)來(lái)提高地震資料的信噪比，壓制隨機(jī)噪聲。然而，小波變換對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的表征存在很大的局限性。

類(lèi)小波變換在地震圖像處理和數(shù)據(jù)分析中具有很廣泛的應(yīng)用[6-8]，其主要利用數(shù)據(jù)的方向特性[9-11]。Fomel等[12-13]開(kāi)發(fā)了一種針對(duì)地震數(shù)據(jù)方向性的數(shù)學(xué)變換方法，命名為“Seislet變換”，Seislet變換的定義結(jié)合了小波提升算法和局部平面波分解技術(shù)。一般來(lái)說(shuō)，沿測(cè)線(xiàn)方向的離散小波變換是一種特殊的零傾角Seislet變換，Seislet變換能夠更有效地壓縮地震數(shù)據(jù)[14]。其中，局部地震傾角的求取是該方法的核心。局部?jī)A角的計(jì)算有多種方法。相干分析中的歸一化互相干、任意多道相干、三維地震數(shù)據(jù)體相干算法都可以用來(lái)計(jì)算地震同相軸的局部?jī)A角[15]。平面波分解濾波器(PWD)是一種特殊的預(yù)測(cè)誤差濾波器，通過(guò)局部平面波方程的表征，使分解殘差達(dá)到最小來(lái)確定局部?jī)A角[16]。也可以通過(guò)希爾伯特變換用瞬時(shí)空間頻率與瞬時(shí)時(shí)間頻率的比值來(lái)獲取局部?jī)A角[17]。利用曲波變換在曲波域可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)多個(gè)傾角的估計(jì)[18]。然而，在低信噪比的條件下，上述方法存在一些局限。

Donoho等[19]于1994年提出了信號(hào)去噪的軟閾值方法和硬閾值方法，這種方法廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。然而，硬閾值函數(shù)不連續(xù)，軟閾值函數(shù)不可導(dǎo)。為了克服硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)的缺點(diǎn)，很多學(xué)者對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了研究。Gao等[20]提出了半軟閾值方法進(jìn)行改進(jìn)；李沖泥等[21]于1999年提出一種新的閾值函數(shù)，該函數(shù)連續(xù)可導(dǎo)，彌補(bǔ)了原函數(shù)的分段性和不連續(xù)性；許麗群[22]于2010年提出了軟硬閾值折中法，既克服了硬閾值函數(shù)不連續(xù)的缺點(diǎn)，同時(shí)又克服了軟閾值函數(shù)中估計(jì)小波系數(shù)與分解小波系數(shù)之間存在著恒定偏差的缺陷。

在本次研究中，筆者從共中心點(diǎn)道集的反射時(shí)距曲線(xiàn)出發(fā)，建立了一種基于地震波運(yùn)動(dòng)方程且適應(yīng)于低信噪比條件下傾角求取的方法，并將求出的局部地震傾角用于構(gòu)建新型Seislet變換，將語(yǔ)音信號(hào)中改進(jìn)的閾值方法引入地震數(shù)據(jù)處理中，通過(guò)理論模型和實(shí)際數(shù)據(jù)的處理結(jié)果驗(yàn)證本次研究方法的有效性。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 基于時(shí)距關(guān)系地震傾角的新型Seislet變換

Seislet變換是把小波提升算法同局部平面波分解技術(shù)相結(jié)合(見(jiàn)附錄A)，改進(jìn)了小波提升算法中的預(yù)測(cè)算子P(公式(A-4))和更新算子U(公式(A-7))，使之能夠沿著同相軸的方向進(jìn)行預(yù)測(cè)和更新。

以往Seislet變換在低信噪比的條件下存在著一些局限。在本文中，筆者從共中心點(diǎn)道集中地震傾角的定義出發(fā)，提出一種適應(yīng)于低信噪比條件下的傾角求取方法，并用于定義新型Seislet變換。經(jīng)典反射波雙曲時(shí)距關(guān)系[24]為

式中：t(x)是炮檢距為x時(shí)的雙程旅行時(shí)；t0是零炮檢距雙程旅行時(shí)；vn(t0,x)是第n層的疊加或均方根速度。根據(jù)地震同相軸傾角的定義p=dt/dx，由方程(3)得到

由傾角的公式(公式(4))可以看出，如果能夠求出對(duì)應(yīng)于每一點(diǎn)(t，x)的速度vn(t0,x)，就能得到隨炮檢距x和時(shí)間t而逐漸變化的傾角。在共中心點(diǎn)道集中，速度掃描是一種能夠在低信噪比條件下穩(wěn)定求取均方根速度的方法，利用得到的掃描速度，根據(jù)公式(4)能夠準(zhǔn)確地計(jì)算出地震局部?jī)A角。

由于經(jīng)典反射波雙曲時(shí)距關(guān)系是在水平界面和近炮檢距假設(shè)基礎(chǔ)上提出的，因此通過(guò)公式(4)計(jì)算的同相軸傾角也需要滿(mǎn)足這2個(gè)條件。在不同地層產(chǎn)狀的地震模型下，只要滿(mǎn)足該假設(shè)條件，本方法能夠得到準(zhǔn)確的時(shí)空變化傾角，在低信噪比條件下也具有較好的適應(yīng)性。對(duì)于大炮檢距和各向異性所引起的非雙曲反射同相軸，可以選取非雙曲時(shí)距曲線(xiàn)方程[25]進(jìn)行推導(dǎo)，此時(shí)將會(huì)增加額外參數(shù)，多參數(shù)掃描方法能夠提供穩(wěn)定的求解方案。

1.2 閾值去噪

閾值去噪是一種應(yīng)用稀疏變換進(jìn)行信噪分離的方法。信號(hào)在變換域內(nèi)能量主要集中在有限的幾個(gè)系數(shù)中，而噪聲的能量分布于整個(gè)變換域內(nèi)，因此，經(jīng)稀疏變換后，信號(hào)的變換系數(shù)幅值大于噪聲的變換系數(shù)幅值。如果找到一個(gè)合適的閾值，當(dāng)變換系數(shù)小于該閾值時(shí)，認(rèn)為這時(shí)的系數(shù)主要是由噪聲引起的，當(dāng)變換系數(shù)大于該閾值時(shí)，則認(rèn)為其主要是由信號(hào)引起的；當(dāng)對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行閾值處理后，反變換就可以達(dá)到去除噪聲而保留有用信號(hào)的目的。

1.2.1 硬閾值與軟閾值

硬閾值處理是把信號(hào)稀疏變換系數(shù)的絕對(duì)值與閾值比較，小于閾值的變換系數(shù)變?yōu)?，大于閾值的變換系數(shù)不變，再根據(jù)反稀疏變換進(jìn)行信號(hào)重建，如圖1a所示。

其中：w是閾值處理后的變換域系數(shù)；d是含噪信號(hào)的變換域系數(shù)；λ是閾值。

軟閾值處理是把稀疏變換系數(shù)中大于閾值的變?yōu)樵撝蹬c閾值的差值，如圖1b所示。

硬閾值與軟閾值函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)比較如表1所示。

1.2.2 改進(jìn)的閾值方法

本文引入語(yǔ)音信號(hào)中改進(jìn)的新閾值函數(shù)[26]：

w=

表1 硬閾值與軟閾值特點(diǎn)

a. 硬閾值方法；b. 軟閾值方法；c, d. 改進(jìn)的閾值方法。圖1 不同閾值方法比較Fig.1 Comparison of different threshold methods

其中：α為形狀因子并且0≤α≤1.0；μ為壓縮系數(shù)。比較不同形狀因子和壓縮系數(shù)的閾值曲線(xiàn)(圖1c，d)可以看出：當(dāng)α=0.5，μ=10 000時(shí)過(guò)渡比較平滑，故本文采用α=0.5，μ=10 000進(jìn)行處理。另外，由圖1c和圖1d還可以看出：改進(jìn)閾值去噪方法的閾值函數(shù)是連續(xù)的，噪聲分量隨著變換域系數(shù)增大而逐漸減?。徊⑶以趞d|<λ時(shí)，對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行壓縮處理，而不是簡(jiǎn)單地置為零，避免了將有用信號(hào)當(dāng)作噪聲濾除掉。

2 理論模型分析

2.1 基于時(shí)距關(guān)系地震傾角的新型Seislet變換

為了驗(yàn)證本文提出的局部地震傾角的有效性，將基于時(shí)距關(guān)系和平面波分解濾波器計(jì)算出的局部地震傾角進(jìn)行比較。首先建立一個(gè)經(jīng)典的反射波雙曲時(shí)距關(guān)系模型(圖2a)，道間距為20 m，共128道。圖2b是無(wú)噪聲條件下用平面波分解濾波器計(jì)算出的傾角。可以看出，平面波分解濾波器在高信噪比條件下能夠獲得準(zhǔn)確的傾角。

接下來(lái)，在圖2a的模型中加入隨機(jī)噪聲，使得信噪比(SNR)為-8.20 dB(圖2c)。一般認(rèn)為，信號(hào)能量與噪聲能量之比大于3∶1，即SNR>4.77 dB時(shí)為高信噪比；相反，信號(hào)能量與噪聲能量之比小于3∶1，即SNR<4.77 dB時(shí)為低信噪比。圖2d是低信噪比條件下用平面波分解濾波器計(jì)算出的傾角。此時(shí)，噪聲對(duì)于平面波分解濾波器產(chǎn)生較大的影響，傾角值有很大的畸變。

對(duì)含噪模型(圖2c)進(jìn)行速度分析，結(jié)果如圖3a所示?？梢钥闯觯涸诠仓行狞c(diǎn)道集中，速度掃描能夠在低信噪比條件下穩(wěn)定求取均方根速度。圖3b為基于時(shí)距關(guān)系求得的地震局部?jī)A角。

將求得的傾角(圖2d和圖3b)分別用于Seislet變換，得到2種情況的變換域系數(shù)(圖3c和圖3d)。對(duì)比兩圖可以看出：雙曲型反射同相軸都得到了較好的壓縮；但是PWD對(duì)應(yīng)的變換域系數(shù)相比基于時(shí)距關(guān)系的變換域系數(shù)更加集中在小尺度范圍內(nèi)。這主要是因?yàn)?，圖3c是由圖2c中的信號(hào)與隨機(jī)噪聲同時(shí)沿圖2d中畸變的傾角進(jìn)行了壓縮而得到的，而圖3d是由圖2c中的信號(hào)沿圖3b中準(zhǔn)確的傾角進(jìn)行壓縮、隨機(jī)噪聲無(wú)法沿圖3b中準(zhǔn)確的傾角進(jìn)行壓縮而得到的。

a. 理論模型；b. 圖2a的傾角；c. 低信噪比模型；d. 圖2c的傾角。p為慢度。圖2 不同信噪比條件下平面波分解濾波器求得的傾角比較Fig.2 Comparison of slopes of PWD method with different SNR

a. 速度譜；b. 基于時(shí)距關(guān)系的局部地震傾角；c. 基于PWD的Seislet變換系數(shù)；d. 基于時(shí)距關(guān)系的Seislet變換系數(shù)。圖3 低信噪比模型不同方法變換系數(shù)比較Fig.3 Comparison of transform coefficients of different methods with low SNR

2.2 閾值去噪

首先選取在尺度方向的簡(jiǎn)單閾值方法，即將基于PWD和時(shí)距曲線(xiàn)關(guān)系的Seislet變換域中尺度大于5的Seislet變換系數(shù)置零(圖4a，b)，然后做Seislet反變換得到去噪結(jié)果，如圖4c和圖4d所示?？梢钥吹剑夯赑WD的Seislet反變換去噪結(jié)果同相軸產(chǎn)生較大的扭曲，基于時(shí)距曲線(xiàn)關(guān)系的Seislet反變換去噪結(jié)果比較合理；但是2幅圖都含有一定程度的噪聲，考慮用改進(jìn)的閾值去噪方法對(duì)圖像進(jìn)行改進(jìn)。

a. 置零后基于PWD的Seislet變換系數(shù)；b. 置零后基于時(shí)距關(guān)系的Seislet變換系數(shù)；c. 基于PWD的Seislet去噪結(jié)果；d. 基于時(shí)距關(guān)系的Seislet去噪結(jié)果。圖4 低信噪比模型不同傾角的Seislet反變換效果比較Fig.4 Comparison of inverse Seislet transform of different slopes with low SNR

a. 硬閾值方法；b. 軟閾值方法；a. 改進(jìn)的閾值方法。圖5 不同閾值方法的處理效果比較Fig.5 Comparison of denoising results by using different threshold methods

3 實(shí)際數(shù)據(jù)處理

在實(shí)際數(shù)據(jù)處理中，使用墨西哥灣某海洋數(shù)據(jù)[28]來(lái)評(píng)估新方法的去噪效果。如圖6a所示，在時(shí)間-共中心點(diǎn)-炮檢距域中，左下角剖面代表炮檢距為0.134 km的共中心點(diǎn)道集，右下角剖面表示共中心點(diǎn)為11.892 km的共炮檢距剖面，左上角剖面代表雙程旅行時(shí)為2 s的時(shí)間切片。由速度分析(圖6b)的結(jié)果可以看出：該數(shù)據(jù)體層間多次波影響較小，速度譜中能量團(tuán)比較集中。圖6c為提取的均方根速度，可以看出，該區(qū)域速度場(chǎng)比較平穩(wěn)。圖6d為基于時(shí)距關(guān)系求得的局部地震傾角。將此傾角用于Seislet變換，如圖7a所示，反射信息主要集中在很小的尺度范圍內(nèi)，噪聲卻分布在整個(gè)變換域內(nèi)。通過(guò)閾值估計(jì)模型得到閾值λ=1 251 348.25。然后用改進(jìn)的閾值方法對(duì)基于時(shí)距關(guān)系的Seislet變換域系數(shù)做處理，Seislet反變換得到的去噪結(jié)果如圖7b所示?？梢钥闯觯焊倪M(jìn)的閾值方法去除了大部分隨機(jī)噪聲，提高了信噪比。

a. 實(shí)際地震數(shù)據(jù)；b. 速度譜；c. 均方根速度；d. 新方法求得的局部地震傾角。圖6 實(shí)際地震數(shù)據(jù)的局部地震傾角Fig.6 Local event slopes of field seismic data

a. 基于時(shí)距關(guān)系的Seislet變換；b. 改進(jìn)的閾值方法處理效果。圖7 改進(jìn)的閾值方法的處理效果Fig.7 Denoising results by using improved threshold method

Table 2SNRof the results by using different threshold methods

方法SNR/dB低信噪比模型-8.20硬閾值方法3.70軟閾值方法3.11改進(jìn)的閾值方法4.84

4 結(jié)語(yǔ)

本文介紹了一種基于共中心點(diǎn)道集反射波時(shí)距關(guān)系的傾角計(jì)算方法，通過(guò)與平面波分解濾波器計(jì)算出的局部地震傾角對(duì)比，該方法能夠求取出更適合低信噪比條件下的傾角，將這種傾角與Seislet變換框架結(jié)合，能夠獲得適用于低信噪比條件下的改進(jìn)型Seislet變換方法。引入語(yǔ)音信號(hào)中改進(jìn)閾值方法并與傳統(tǒng)的硬閾值以及軟閾值方法進(jìn)行對(duì)比，理論模型的處理結(jié)果和去噪效果衡量指標(biāo)證明這種改進(jìn)的閾值方法不但適于地震信號(hào)，而且在提高信噪比方面優(yōu)于傳統(tǒng)閾值方法，是一種更加適合低信噪比條件下Seislet的變換閾值去噪方法。通過(guò)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的處理，驗(yàn)證了本文方法的正確性和優(yōu)越性。

附錄A 小波變換提升算法

提升算法的基本思想在于通過(guò)一個(gè)基本小波，逐步構(gòu)建出一個(gè)具有更加良好性質(zhì)的新的小波。一個(gè)規(guī)范的提升算法有3個(gè)步驟：分解、預(yù)測(cè)、更新。

1)將數(shù)據(jù)e0分解成為2個(gè)小的子集e-1和r-1。假定相鄰的數(shù)據(jù)間有最大的相關(guān)性(在實(shí)際中也往往是這種情況)，按照數(shù)據(jù)的奇偶序號(hào)對(duì)數(shù)據(jù)列進(jìn)行間隔采樣：

2)設(shè)一個(gè)與數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)的預(yù)測(cè)函數(shù)P，可以用r-1和e-1的預(yù)測(cè)值之間的差值來(lái)代替r-1。如果使用合理的預(yù)測(cè)，那么差值將包含比原來(lái)r-1少得多的信息，產(chǎn)生的小波系數(shù)r-1中保留的是原信號(hào)的高頻分量，也即信號(hào)中的隨機(jī)信息分量。記

r-1?

例如最簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)算子使用偶數(shù)序列中2個(gè)相鄰數(shù)的均值作為它們之間奇數(shù)序列的預(yù)測(cè)值：

3)預(yù)測(cè)出原信號(hào)中的高頻分量后，還需要求出信號(hào)中的低頻分量，也即信號(hào)中的相關(guān)信息分量。通過(guò)設(shè)計(jì)更新算子U對(duì)e-1更新，就可以求出表示低頻分量的小波變換尺度系數(shù)：

e-1?

U(r-1,k)=(r-1,k+r-1,k-1)/4=

此時(shí)，已經(jīng)可以用較小的數(shù)據(jù)序列e-1和小波系數(shù)r-1來(lái)代替原始的數(shù)據(jù)。如果有一個(gè)好的預(yù)測(cè)，那么2個(gè)子集{e-1,r-1}將產(chǎn)生比原來(lái)的序列e0更為緊湊的表示。接下來(lái)對(duì)這個(gè)算法進(jìn)行周期重復(fù)。將e-1抽取成兩個(gè)序列e-2和r-2，然后用r-2和r-2預(yù)測(cè)值之間的差值來(lái)代替r-2，用r-2對(duì)e-2進(jìn)行更新，可以用小波表示{e-2,r-2,r-1}取代e0。這樣經(jīng)過(guò)n步，就可以用小波表示{e-n,r-n, …,r-1}來(lái)取代原來(lái)的數(shù)據(jù)序列。假使小波系數(shù)是由基于某種相關(guān)性的預(yù)測(cè)模型得到的，那么，{e-n,r-n, …,r-1}將給出一個(gè)比原序列更為緊湊的表示。然而，地震數(shù)據(jù)空間方向的數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)并不滿(mǎn)足小波變換的假設(shè)。

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Threshold Denoising Method Based on New Seislet Transform in the Condition of LowSNR

Liu Cai1, Cui Fangzi1, Liu Yang1, Wang Dian1, Liu Dianmi2, Zhang Peng1

1.CollegeofGeoExplorationScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130026,China
2.ResearchInstituteofGeophysicalProspecting,JilinOilfieldCompany,CNPC,Songyuan138000,Jilin,China

Seislet transform is a wavelet-like transform based on wavelet base that analyzes seismic data along variable local event slopes. The calculation of the local event slopes is the key step of this method.There are many kinds of methods to calculate the local slopes. But in the condition of lowSNR, these methods have some limits. We propose a method that is suitable for lowSNRbased on the definition of the slopes oft-xrelationship in CMP traces. Comparing the slopes oft-xrelationship in CMP traces with PWD method, we can see that the new method is more accurate in calculating the local slopes. Apply these slopes to Seislet frame to establish a new Seislet transform that characterize lowSNRdata. In seismic data processing, we introduce one method which works well for acoustic signals. We propose the new threshold method with Seislet transform. It is not only suitable for seismic signals, but also better than the traditional threshold method to improveSNR. The results show that the combination of the new Seislet transform and improved threshold method can extract signal in the condition of lowSNReffectively.

Seislet transform; lowSNR; local event slope; threshold; denoising

10.13278/j.cnki.jjuese.201501303.

2014-01-16

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41274119, 41174080)；國(guó)家“863”重大計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA09A20103)

劉財(cái)(1963——)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事地震波場(chǎng)正反演理論、綜合地球物理等研究，E-mail:liucai@jlu.edu.cn

劉洋(1979——)，男，教授，主要從事地震數(shù)據(jù)處理，海洋電磁數(shù)據(jù)處理和地質(zhì)-地球物理綜合研究等工作，E-mail:yangliu1979@jlu.edu.cn。

10.13278/j.cnki.jjuese.201501303

P631.4

A

劉財(cái)，崔芳姿，劉洋，等. 基于低信噪比條件下新型Seislet變換的閾值去噪方法.吉林大學(xué)學(xué)報(bào):地球科學(xué)版,2015,45(1):293-301.

Liu Cai, Cui Fangzi, Liu Yang, et al. Threshold Denoising Method Based on New Seislet Transform in the Condition of LowSNR.Journal of Jilin University:Earth Science Edition,2015,45(1):293-301.doi:10.13278/j.cnki.jjuese.201501303.