基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减

随着陆地地震勘探工作的加深,勘探环境变得越来越复杂,获得的地震信号信噪比越来越低,这给地震成像和数据解释带来了巨大的困难.为了解决这一技术难题,本文针对云南山地金属矿区的勘探环境提出了一种基于自适应阈值递归循环平移的Shearlet变换去噪算法(Recursive Cycle Spinning Shearlet Transform,RCSST).首次将递归循环平移与Shearlet变换相结合,利用Shearlet变换的多尺度多方向特性对平移后的地震资料进行分解变换,之后,我们又提出了一种全新的自适应阈值,避免了信号系数被过度扼杀,同时也保护了有效信号.实验表明基于自适应阈值的RCSST算法克服了传统Shearlet变换去噪算法在低信噪比下易出现假轴的弊端并且能够有效地保护信号的幅度.在处理较低信噪比的模拟和实际云南山地地区地震资料的过程中,本文方法能够较好的压制随机噪声和保护有效信号.

基于RCSCT变换的DR图像去噪及加速

目的数字化X线摄影(digital radiography,DR)图像中的高斯噪声对图像质量影响大,消除此类噪声有利于提高图像质量以辅助医生做出正确的诊断。方法为抑制DR图像的高斯噪声,首先采用递归循环平移与Contourlet变换结合的(recursive cycle spinning Contourlet transform,RCSCT)方法变换分解DR图像,接着采用连续的二元软阈值函数处理变换系数防止系数被过度扼杀,然后基于CUDA(compute unified device architecture,计算统一设备架构)平台对去噪方法加速。结果该方法提高了去噪后的图像峰值信噪比,有效抑制了伪吉布斯现象,保留了更多的图像细节信息,并且加速处理后运算耗时较短。结论本文方法比小波变换和Contourlet变换在保留视觉细节信息方面效果更优,算法耗时少,实用性好。