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MCA框架下Shearlet和DCT字典组合地震数据重建

作者:张凯; 张医奎; 李振春; 田鑫; 欧阳义; 陈军屹 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院; 山东青岛266580; 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室; 山东青岛266071

摘要:相比于单一变换,形态分量分析(MCA)是信号稀疏表示的一种更有效的手段。在MCA框架下,提出了一种Shearlet字典和DCT字典组合的地震数据重建方法。首先,基于MCA框架,分别选取DCT字典和Shearlet字典稀疏表示地震数据中的局部奇异分量与平滑线状分量;随后,通过加入指数阈值模型和指数阈值函数的块坐标松弛(BCR)算法重建各个分量;最后,合并各个分量得到重建结果。合成数据实验和真实数据实验均表明,该方法能够有效地重建缺失地震数据,且重建精度高于单一Shearlet字典、Curvelet+DCT字典组合和Shearlet+Curvelet字典组合。

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