Radon变换反演分辨率是其在地震资料处理中应用的关键因素.常规高分辨率Radon变换反演模型采用L_(1)范数实现稀疏正则化,其以Radon系数振幅总体大小衡量稀疏性,未能充分考虑到Radon系数振幅相对强弱,以此构建的反演方法旨在通过衰减弱...Radon变换反演分辨率是其在地震资料处理中应用的关键因素.常规高分辨率Radon变换反演模型采用L_(1)范数实现稀疏正则化,其以Radon系数振幅总体大小衡量稀疏性,未能充分考虑到Radon系数振幅相对强弱,以此构建的反演方法旨在通过衰减弱振幅来提高稀疏性,对Radon系数分辨率提高效果有限.本文提出一种以信号振幅相对大小衡量Radon系数稀疏性的尺度不变稀疏度量(Scale-Invariant Sparsity Measure,SSM)函数,并以L_(1)/L_(2)范数作为其光滑近似.针对L_(1)/L_(2)正则化的非线性,改进交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对其求解.合成数据与实际地震资料处理结果表明,该方法能够增强一次波与多次波在Radon域的分辨率,降低Radon变换的能量扩散,提高多次波压制效果;同时该方法能够较好地压制随机噪声,方法具有一定的稳健性.展开更多
文摘Radon变换反演分辨率是其在地震资料处理中应用的关键因素.常规高分辨率Radon变换反演模型采用L_(1)范数实现稀疏正则化,其以Radon系数振幅总体大小衡量稀疏性,未能充分考虑到Radon系数振幅相对强弱,以此构建的反演方法旨在通过衰减弱振幅来提高稀疏性,对Radon系数分辨率提高效果有限.本文提出一种以信号振幅相对大小衡量Radon系数稀疏性的尺度不变稀疏度量(Scale-Invariant Sparsity Measure,SSM)函数,并以L_(1)/L_(2)范数作为其光滑近似.针对L_(1)/L_(2)正则化的非线性,改进交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对其求解.合成数据与实际地震资料处理结果表明,该方法能够增强一次波与多次波在Radon域的分辨率,降低Radon变换的能量扩散,提高多次波压制效果;同时该方法能够较好地压制随机噪声,方法具有一定的稳健性.
