Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演方法

针对常规Laplace-Fourier域全波形反演计算量大、耗时长的问题,提出一种多尺度高效Laplace-Fourier域全波形反演方法,并针对Marmousi和Overthrust模型进行数值模拟。Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演方法对于不同频率点选择大小不同的网格,并且根据Laplace衰减常数选择不同的模型计算区域深度,既不影响反演精度,又显著提高反演计算效率,同时由于反演网格数减少,反演稳定性也有所提高。Marmousi和Overthrust模型的反演结果验证了算法的有效性,同时在缺失低频信息时,Laplace-Fourier域多尺度高效全波形反演结果仍较好。

高强度聚焦超声图像的去标记算法研究

高强度聚焦超声(HIFU)技术是一种治疗肿瘤的微创消融技术,手术中目标肿瘤通常是由操作医师人工分割获得的,这种方法的效率较低,但在使用自动分割方法时,往往面临HIFU图像本身质量较差,且其上有专家标记等问题。针对此问题,利用超声图像的噪声特点,提出一种HIFU图像的去标记算法,以达到对HIFU图像预处理的目的。实验表明,此算法可以有效的去除图像的标记信息,提高图像的质量。

波形反演中频率点选取的优化方法

频域全波形反演是一种能够获得高分辨率反演结果的反演方法,但在模型较大时反演的计算用时非常巨大,这就严重阻碍了其在实际反演中的应用。针对此问题,利用线性递增速度模型中地震波的传播规律,提出一种优化的频率选取方法,以达到有效提高计算效率的目的。实验表明,优化的频率点选取方法在模型较大时,相比于常规选取方法在保证反演精度的情况下,具有更高的计算效率。