Application of interpolation denoising based on adaptive dictionary learning
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摘要: 本文提出了一种基于字典学习相结合的稀疏表示算法来消除POCS插值恢复出原始地震信号所带来的冗余噪声和连续性差等问题.首先本文使用了POCS算法计算出待恢复的信号值,补充了缺失的地震道信息,同时考虑到重构信号会引入冗余噪声,导致信号连续性差等问题,再对其进行基于自适应K-SVD字典学习的稀疏化处理,经过字典学习的稀疏编码和字典更新阶段,能有效的分离出噪声,最终进行地震信号重构,以实现完整的高信噪比地震资料.实验结果表明,对比POCS方法直接处理得到的地震资料,经过K-SVD字典学习优化处理的地震信号,避免了由于重构出现的冗余噪声问题.
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