【摘 要】
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图像色彩增强领域中的去相关拉伸(Decorrelation stretch)技术是通过去除图像间的相关性,并对图像进行拉伸,从而使深色区域的地物概貌显示得更加清晰.近年来,利用图像的去相关拉伸技术对储层地震综合预测图进行拉伸处理,能够更准确的判定探测地区的地质构造甚至石油富集的目标区,极大地提高了地震预测图的轮廓提取等功能.现有的去相关拉伸技术主要是基于主成分分析来实现的,由于主成分分析法对数据的
【机 构】
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清华大学自动化系信息处理所 智能技术与系统国家重点实验室 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京 100084
【出 处】
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中国地球物理学会第二十六届年会暨中国地震学会第十三次学术大会
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图像色彩增强领域中的去相关拉伸(Decorrelation stretch)技术是通过去除图像间的相关性,并对图像进行拉伸,从而使深色区域的地物概貌显示得更加清晰.近年来,利用图像的去相关拉伸技术对储层地震综合预测图进行拉伸处理,能够更准确的判定探测地区的地质构造甚至石油富集的目标区,极大地提高了地震预测图的轮廓提取等功能.现有的去相关拉伸技术主要是基于主成分分析来实现的,由于主成分分析法对数据的变化具有很强的敏感性,因此目前该技术的鲁棒性不是很好.本文提出了基于1范数的主成分分析法(简称L1-PCA)来实现去相关拉伸技术,该方法能够很好的处理异常数据,具有很强的鲁棒性.
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相对于深部岩层来说,近地表地层对地震波的吸收和衰减更为严重.野外地震资料采集和处理工作都要基于表层资料,地震勘探中的激发、接收参数的选择、噪音的压制,以及地震资料处理中的静校正精度在一定程度上也都依赖于表层资料.因此,近地表因素是削弱地震信号的高频成分、降低地震分辨率的根本原因,在冲积平原覆盖区更是如此.为了给高分辨率地震勘探提供指导,有必要对近地表地层吸收特性和地震波衰减规律进行研究.通过炮点在
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