基于盲信号的地震属性融合与去噪方法研究

摘要

地震属性中所包含的大量地质特征具有十分重要的意义.但是大量引入单一的地震属性会造成冗余性问题,对解释的精度和可信度造成不利影响.为了克服这些缺陷,采用FastICA算法实行盲源分离操作.分离之后的各地震属性分量间基本实现了相互统计独立.在此基础之上,采用贝叶斯方法构造的满足非高斯分布的阈值函数在ICA变换域中对数据含有的随机噪声进行去噪处理,并利用各种图像融合规则对地震属性进行融合,从而实现去噪、融合一体化流程.将得到的去噪、融合后的地震资料与各单一的原始地震属性资料进行对比,在信噪比明显提高的基础上能够清晰地显示出地震属性融合的优势.