基于稀疏变换的地震数据重构方法

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缺失地震数据重构恢复是后期地震资料处理取得良好效果的前提。笔者通过研究稀疏变换(F-K变换、Cur-velet变换)与最近流行的压缩感知理论,将两者结合起来,建立基于稀疏变换的地震数据重构模型。F-K变换是将地震数据由时间—空间域变换到稀疏域频率—波数域,Curvelet变换由于其良好的方向性、局部性以及各向异性,能够将地震数据进行更优的稀疏表达。基于重构模型,分别采用这两种稀疏变换对地震数据进行重构,并且比较两者的重构效果,证实Curvelet变换重构效果优于F-K变换。最终通过Marmousi 2模型
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