题名 共散射点道集映射噪声压制方法及其应用
被引量:7
1
作者
宋翔宇
李振春
周卿
张凯
机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期524-529,443,共6页
基金
国家自然科学基金(41204086)
中国石油大学自主创新科研计划资助项目(13CX02041A)
+2 种基金
教育部博士点基金项目(20110133120001)
国家高技术研究发展计划(863)课题(2011AA060301)
国家科技重大专项(2011ZX05006-002)联合资助
文摘
引入等价偏移距后,可将叠前双平方根旅行时方程改写成单平方根旅行时方程。利用单平方根旅行时方程构建的共散射点(Common Scatter Point,CSP)道集具有提高覆盖次数以及空间反假频等优点;利用它进行速度分析,叠加CSP道集后可以直接得到叠前时间偏移剖面。但在生成CSP道集的过程中存在映射噪声,映射噪声的存在会降低速度拾取的精度,并影响成像效果。在分析CSP道集映射过程中噪声产生机制的基础上,提出了引入振幅校正因子对其进行压制的方法。模型数据和实际资料的试算结果表明,经过噪声压制后的CSP道集和速度谱都有明显的改进,成像质量也得到明显提高。
关键词
CSP道集
映射噪声
振幅校正因子
速度分析
叠前时间偏移
Keywords
commonscatterpoint gathers
mapping noise
amplitude correction factor
velocity analysis
prestack time migration
分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
题名 基于噪声子空间映射的二维波达角快速估计算法
被引量:7
2
作者
王军
闫锋刚
金铭
乔晓林
机构
哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期276-282,共7页
基金
山东省自然科学基金(No.ZR2014FQ003)
文摘
为了降低二维MUSIC(Two Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法的计算量,提高算法的实时处理能力,基于噪声子空间映射思想提出了一种适用于任意平面阵列结构的二维波达角(Direction Of Arrival,DOA)快速估计算法.新算法利用空间角度划分及非线性变换将信号子空间与噪声子空间的正交性等价地压缩至某个角度分片内,使得真实DOA在该角度分片内产生虚拟镜像,通过搜索该角度分片得到虚拟DOA,最后利用数学式直接计算得到真实DOA.理论分析和实验结果表明新算法能够成倍地提高DOA估计的速度,同时具有比MUSIC算法更高的空间分辨率.
关键词
MUSIC
二维DOA估计
空间角度划分
噪声 子空间映射
任意阵列结构
Keywords
multiple signal classification(MUSIC)
two dimensional direction-of-arrival(2-D DOA) estimation
spatial angle dividing
noise-subspace mapping
arbitrary array structures
分类号
TN959.2
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于CNN噪声分离模型的噪声水平估计算法
被引量:2
3
作者
徐少平
刘婷云
李崇禧
唐祎玲
胡凌燕
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1060-1070,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61662044
61163023
+1 种基金
51765042)
江西省自然科学基金项目(20171BAB202017)~~
文摘
现有的噪声水平估计(noise level estimation, NLE)算法通常采取先将图像内容信号与噪声信号分离,然后基于分离出的噪声信号估计出图像噪声水平值的实现策略.由于仅有噪声图像本身的信息可以利用,这些算法为保证噪声分离的准确性设计了各种复杂的处理过程,导致其执行效率偏低.为此,提出一种新的基于卷积神经网络噪声分离模型的NLE算法.首先,对大量原始无失真图像施加不同噪声水平的高斯噪声获得噪声图像集合,然后利用卷积神经网络构建一个专门从噪声图像中分离噪声信号获得噪声映射图(noise mapping)的预测模型.考虑到噪声映射图的系数值具有类高斯分布特性,利用广义高斯分布(generalized Gaussian distribution, GGD)模型对噪声映射图建模并以模型参数值作为反映图像噪声水平高低的特征值.最后,利用改进的BP神经网络将该特征值映射为最终的噪声水平预测值.大量实验数据表明:所提出的NLE算法在预测准确度和执行效率2个方面的综合性能优于现有的NLE算法,更具实用价值.
关键词
噪声 水平估计
噪声 分离
卷积神经网络
广义高斯模型
噪声 水平感知特征
噪声 水平值映射
Keywords
noise level estimation (NLE)
noise separation
convolutional neural network (CNN)
generalized Gaussian distribution (GGD)
noise level-aware feature (NLAF)
noise level mapping
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 采用训练策略实现的快速噪声水平估计
被引量:1
4
作者
徐少平
林珍玉
李崇禧
刘婷云
杨晓辉
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2019年第11期1882-1892,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61662044,61163023,51765042)
江西省自然科学基金项目(20171BAB202017)~~
文摘
目的大多数图像降噪算法都属于非盲降噪算法,其获得良好降噪性能的前提是能够准确地获知图像的噪声水平值。然而,现有的噪声水平估计(NLE)算法在噪声水平感知特征(NLAF)提取和噪声水平值映射两个核心模块中分别存在特征描述能力不足和预测准确性有待提高的问题。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)自动提取NLAF特征,并利用增强BP(back propagation)神经网络将其映射为相应噪声水平值的改进算法。方法在训练阶段,首先通过训练卷积神经网络模型并以全连接层中若干与噪声水平值相关系数较高的输出值构成NLAF特征矢量;然后,在Ada Boost技术的支撑下,利用多个映射能力相对较弱的BP神经网络构建一个非线性映射能力更强的增强BP神经网络预测模型,将NLAF特征矢量直接映射为噪声水平值。在预测阶段,首先从给定噪声图像中随机选取若干个图块输入到卷积神经网络模型中,提取每个图块的若干维NLAF特征值后,利用预先训练的BP网络模型将其映射为对应的噪声水平值,然后以估计值的中值作为图像噪声水平值的最终估计结果。结果对于具有不同噪声水平和内容结构的噪声图像,利用所提算法估计出的噪声水平值与真实值之间的估计误差小于0. 5,均方根误差小于0. 9,表现出良好的预测准确性和稳定性。此外,所提算法具有较高的执行效率,估计一幅512×512像素的图像的噪声水平值仅需约13. 9 ms。结论实验数据表明,所提算法在高、中、低各个噪声水平下都具有稳定的预测准确性和较高的执行效率,与现有的主流噪声水平估计算法相比综合性能更佳,可以很好地应用于要求噪声水平作为关键参数的实际应用中。
关键词
噪声 水平估计
基于训练策略
图块级
噪声 水平值感知特征
噪声 水平值映射
中值估计
Keywords
noise level estimation(NLE)
training-based approach
patch level
noise level-aware feature(NLAF)
noise level mapping
median estimation scheme
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]