基于Sigmod数据规则化的2-Wasserstein全波形反演方法

作为一种有效解决传统全波形反演(FWI)中周波跳跃问题的方法,基于2-Wasserstein距离的全波形反演(OT-FWI)通常需要采用适当的数据规则化方法。为此,将Sigmoid函数作为数据规则化方法引入OT-FWI,形成基于Sigmoid的OT-FWI方法。Sigmoid函数可以限制数据的取值范围,将小于0的部分映射到接近0的值。与常用的数据规则化方法如仿射尺度规则化和指数归一化规则化方法相比,Sigmoid函数可以更好地利用地震数据中小于0的相位信息,从而进一步提高反演精度。1D Ricker子波测试结果表明,基于Sigmoid数据规则化的2-Wasserstein全波形反演方法可以有效提高目标函数的凸性,并增加共轭震源中的低频信息。将该方法应用于胜利模型数据和中国东部某勘探区实际地震数据进行测试,结果表明,相对于传统的数据规则化方法,基于Sigmod数据规则化的2-Wasserstein全波形反演方法可以进一步提高模型反演的精度。

基于L_(2) Wasserstein距离的正态性检验的Bootstrap方法

目前有很多检验正态性假设的方法.这些方法主要分为两种类型:一种是基于经验分布函数的检验,另一种是基于相关性和回归的检验.在本文中,我们提出了一种新的基于L_(2) Wasserstein距离和第i个样本顺序统计量近似分布的两步检验方法.我们讨论在零假设下新检验方法的特性,并与最常用的几种检验分别在四个备择分布组进行功效比较.最后,将新方法应用于分析实际问题.仿真结果表明,新检验方法提高了鉴别不对称长尾备择分布的效率.

基于四元极谐变换矩与显著特征的图像鲁棒哈希算法

为了增强哈希序列对各种几何变换攻击的鲁棒性,设计基于四元极谐变换矩与显著特征的图像鲁棒哈希算法。引入线性插值与自适应Wiener滤波器,实现初始图像的预处理;计算预处理图像的颜色向量角度,并基于Fourier变换,得到其对应的幅度信息,以获取两个不同的频谱;计算两个频谱的残差,确定图像中的局部显著性区域;通过LBP算子,提取显著特征;基于四元极谐变换(Quaternion Polar Harmonic Transform,QPHT),获取预处理图像的QPHT矩;联合显著特征与QPHT矩,形成过渡哈希数组。引入Logistic映射,定义加密函数,实现对过渡哈希数组的加密,输出最终的哈希序列,以增强其抗碰撞性能。测量源图像与可疑图像之间的哈希序列所对应的l_(2)范数距离,并将其与优化阈值比较,对图像的真实性做出判断。在多种几何变换攻击下完成测试,输出数据显示:较当前准确性较高的哈希方法而言,该算法具有更理想的鲁棒性与识别准确率。