姚恒星,謝凱 (長江大學(xué)電子信息學(xué)院,湖北 荊州434023)
在地震勘探領(lǐng)域中,噪聲嚴(yán)重影響了地震資料的后續(xù)處理,因此如何有效地提高地震資料信噪比是地震資料處理的首要任務(wù)。面波[1]作為一種常見的規(guī)則干擾,在疊前數(shù)據(jù)上呈掃帚形狀,具有低頻能量強(qiáng)等特點(diǎn),嚴(yán)重影響了地震有效反射波,而且還降低了地震數(shù)據(jù)的信噪比。常見的去除面波的方法有低通或高通濾波、F-K頻率波數(shù)譜濾波[2]等。每種方法有著一定的效果,但這些方法都只側(cè)重考慮了面波單一的特性,有著較大的局限性。二維小波變換去噪[3]雖然可以壓制噪聲,但它是以點(diǎn)為元素來描述信號圖像特征,無法有效地表達(dá)邊緣信息,并且還會損傷有效信號。為此Candès等提出了曲波變換[4,5](Curvelet),即基于脊波變換的多尺度多分辨率的幾何分析方法[6]。該變換稱為后小波變換,不僅彌補(bǔ)了小波變換的不足,還可以更加有效的表示二維圖像,具有各向異性、方向性和局部性,可以稀疏表達(dá)圖像的平滑區(qū)域和邊緣區(qū)域[7,8]。把地震數(shù)據(jù)看成是二維圖像,可以利用面波的方向性[9,10],用曲波變換去噪的方法去除面波的同時(shí)能夠有效地保護(hù)有效反射信號。為此,筆者提出基于曲波變換的面波去噪方法研究。
第1代曲波變換的數(shù)字實(shí)現(xiàn)很復(fù)雜,需要子帶分解、正規(guī)化、平滑分塊和脊波分析等許多步驟,并且在進(jìn)行曲波金字塔分解時(shí)帶來了巨大的數(shù)據(jù)冗余。因此,Strack等在第1代曲波變換的基礎(chǔ)上提出了第2代曲波變換的新框架體系。第2代曲波變換在構(gòu)造上已經(jīng)完全不同于第1代曲波變換,實(shí)現(xiàn)過程不需要用到脊波變換,直接通過構(gòu)造曲波窗函數(shù)來實(shí)現(xiàn)曲波分解,不僅變換意義明確,而且實(shí)現(xiàn)起來更加快速和方便。
曲波變換和小波變換屬于稀疏理論的范疇,都是利用基函數(shù)與信號作內(nèi)積來實(shí)現(xiàn)信號的稀疏表示。曲波變換可表示為:
式中,φj,l,k表示曲波函數(shù),j,l,k分別表示尺度方向和位置參數(shù)。
下面介紹第2代曲波變換的基本原理。曲波變換在頻域內(nèi)的實(shí)現(xiàn)是采用頻域中的窗函數(shù)來表示的,首先構(gòu)造徑向窗和角度窗W(r),r∈和V(t),t∈[-1,1],那么對所有尺度j,傅里葉頻率窗Uj定義為:
式中,[]表示的整數(shù)部分;Uj是受W和V支撐區(qū)間的限制而獲得的楔形區(qū)域,如圖1所示的陰影區(qū)域。
定義在尺度j,方向θl,位置參數(shù)k=(k1,k2)處的連續(xù)曲波變換為:
式中,(ω)是二維有效信號的頻域表示表示對φj,l,k(ω)取共軛;Rθl由θl旋轉(zhuǎn)獲得;=·2-j,k2·2-j2)。
和小波基礎(chǔ)理論一樣,曲波變換包括粗尺度和精細(xì)尺度。粗尺度的曲波變換不具有方向性,所以整個(gè)曲波變換是由粗尺度下各向同性的小波和精細(xì)尺度下的方向元素組成的。
把笛卡爾坐標(biāo)系下的二維函數(shù)f(t)作為有效信號,離散曲波變換定義:
式中,cD(j,l,k)是曲波變換系數(shù)的離散形式(t)是曲波函數(shù)的離散形式。
第2代曲波變換的快速算法有2種:USFFT算法和Wrapping算法。筆者采用基于Wrapping的快速離散曲波算法,其核心思想是圍繞原點(diǎn)Wrapping,對任意區(qū)域周期化,再一一映射到原點(diǎn)仿射區(qū)域。過程如下:
1)對給定的二維函數(shù)f[t1,t2]進(jìn)行二維 FFT,得到頻域表示[n1,n2],-≤n1,n2≤。
2)在頻域,對每個(gè)尺度和角度組(j,l),重采樣[n1,n2]得到[n1,n2-n1tanθl],(n1,n2)∈Pj。
3)內(nèi)插后的與窗函數(shù)相乘得到[n1,n2]=[n1,n2-n1tanθl]^Uj[n1,n2]。
4)圍繞原點(diǎn) Wrapping局部化[n1,n2]。
5)對,l進(jìn)行二維IFFT(FFT的逆變換)得到離散曲波系數(shù)集合CD(j,l,k)。
Wrapping算法基本思路如下:首先變換到頻域,再在頻域中局部化,最后采用二維IFFT得到曲波系數(shù)。此外局部化和二維IFFT可合二為一,即用局部化窗口來乘局部傅里葉基。該算法采用3個(gè)參數(shù),使得理解更容易,運(yùn)算操作更簡便,冗余度更低。
圖1 曲波變換的時(shí)域和頻域
對于地震數(shù)據(jù)的噪聲去除問題,通常采用的方法是通過變換將信號去噪問題從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域加以解決。基于曲波變換的面波去噪方法如下:首先對經(jīng)過預(yù)處理的含噪信號進(jìn)行多尺度分解,然后在各尺度下盡可能提取出有效信號的曲波系數(shù),同時(shí)去除噪聲的曲波系數(shù),最后用曲波逆變換重構(gòu)出地震信號,從而達(dá)到去噪目的。
設(shè)地震信號為s,有效信號為d,噪聲為n,則含噪聲地震數(shù)據(jù)可表示為:
有效信號可用下述方法估算,即:
式中,C表示曲波變換;C-1表示曲波逆變換;Cs表示對地震信號s作曲波變換后的系數(shù);F表示閾值函數(shù),定義為:
式中,m為大小與尺度有關(guān)的常數(shù);σc為曲波域中噪聲標(biāo)準(zhǔn)差;σ為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差。
該方法所述的地震信號去除面波方法的流程包括4個(gè)步驟:
1)通過對大量含面波的實(shí)際疊前地震資料進(jìn)行分析,確定地震信號中包含的噪聲模型及其相應(yīng)的各項(xiàng)參數(shù),從許多具有代表性的面波里取其平均作為面波噪聲模型。
2)因?yàn)榈卣鹦盘柺嵌S的,在空間域中分析存在很多局限性。由于曲波變換具有多尺度和多方向性的特點(diǎn),能夠稀疏地表示二維信號,使得在曲波域中能更精細(xì)地分離出面波噪聲和有用地震地震反射信號。該方法對二維地震數(shù)據(jù)進(jìn)行曲波分解,選擇合適的尺度,將空域地震信號變換到曲波域中,得到地震信號的各方向各尺度的曲波系數(shù)。同時(shí)對面波模型也進(jìn)行曲波分解,得到面波曲波系數(shù),將面波數(shù)據(jù)變換到曲波域。
3)根據(jù)面波噪聲模型的曲波系數(shù)在不同尺度和方向上的分布特點(diǎn)來設(shè)置去除面波的閾值。接著采用閾值去噪法,低于閾值的系數(shù)可以認(rèn)為是面波的曲波系數(shù),從而將其置零去掉;大于閾值的系數(shù)認(rèn)為是有效反射信號的曲波系數(shù),將其保留。
4)對濾掉面波后的曲波系數(shù)進(jìn)行曲波反變換,重構(gòu)得到去噪后的地震信號。
筆者分別對合成地震資料和疊后實(shí)際資料進(jìn)行了相應(yīng)處理。其測試結(jié)果如圖2所示。
圖2(a)是理論合成數(shù)據(jù),該模型有2條主頻為35Hz和45Hz的反射同相軸和1條主頻為15Hz的面波同相軸,2條斜線代表面波,2條曲線代表有效反射波。該模型數(shù)據(jù)由100道組成,每道包括600個(gè)采樣點(diǎn)。圖2(b)是采用筆者所描述的方法去噪后結(jié)果,圖2(c)是去除掉的面波。由圖2(c)可見去除的大部分是面波。
圖2 模型地震數(shù)據(jù)的去噪結(jié)果對比
圖3(a)是含面波實(shí)際地震數(shù)據(jù),共33道,每道1501個(gè)采樣點(diǎn)。從圖3(a)中可以看出,原始實(shí)際地震數(shù)據(jù)受面波干擾嚴(yán)重,許多有效波同相軸無法識別。筆者設(shè)計(jì)了包含面波的噪聲模型,將地震數(shù)據(jù)和面波噪聲模型都進(jìn)行曲波分解,得到其在曲波域中的表示。根據(jù)面波噪聲模型在曲波域中分布的尺度和方向,確定了濾波閾值,然后根據(jù)此閾值對地震信號的曲波系數(shù)進(jìn)行處理。圖3(b)是濾波后的重構(gòu)圖像顯示效果,可以看出有效波的水平同相軸變得更加清晰,部分在處理前無法識別的反射層在處理后顯現(xiàn)出來。圖3(c)是通過該方法處理所去除掉的面波噪聲。
表1是實(shí)際地震數(shù)據(jù)去除面波前后的信噪比對比,抽取的是地震數(shù)據(jù)的前10道數(shù)據(jù)。由表1中可以看出在經(jīng)過曲波變換去面波處理后,地震數(shù)據(jù)的信噪比有了明顯的提升,由此可見曲波去面波方法具有較強(qiáng)的實(shí)用性。
通過以上試驗(yàn)可知,將該方法運(yùn)用于地震信號的去噪處理,能夠充分利用面波在曲波域中的分布特點(diǎn),有效地壓制面波干擾并保護(hù)反射地震信號,重構(gòu)后的地震有效反射信號同相軸變得更加清晰,不僅提高了信噪比,還提高了成像質(zhì)量。
表1 實(shí)際地震數(shù)據(jù)去噪信噪比對比
圖3 實(shí)際地震數(shù)據(jù)的去噪結(jié)果對比
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