基于快速加权Schatten P范数最小化的地震数据随机噪声压制

作者：彭佳明; 李志明^*

来源：工程地球物理学报, 2019, 16(04): 439-445.

• 随机噪声压制
• 非局部自相似块
• 加权Schatten P范数
• 随机奇异值分解

为了有效压制地震数据随机噪声,同时为了提高计算效率,提出了快速加权Schatten P范数最小化(FWSNM)算法。在地震数据非局部自相似块结构的基础上,建立低秩压制噪声模型,该模型利用加权Schatten P范数逼近秩。在模型求解中涉及奇异值分解,利用随机奇异值分解代替奇异值分解,降低算法计算复杂度,以得到快速加权Schatten P范数最小化(FWSNM)算法。实验结果表明,在保持信噪比一致的条件下,FWSNM算法相对于WSNM算法耗时更短。因此FWSNM算法计算效率更高,压制噪声性能更优。