形态分量分析在去除地震资料随机噪声中的应用

以数学形态学和稀疏信号理论为依据，采用形态分量分析（MCA）方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典，从地震数据的特点和计算复杂性出发，选取UWT字典和Curvelet字典，一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分，一个用来稀疏表示地震数据的线状变化部分。采用BCR算法求解目标函数，通过将数据分解为形态特征不同的2个分量，舍弃在字典中不能有效稀疏表示的随机噪声来达到去噪目的。作为一种二维去噪方法，MCA去噪方法在时间和空间方向上都具有很强的随机噪声抑制能力；由于UWT字典和Curvelet字典能够比传统的小波变换有更强的稀疏表示能力，MCA去噪方法对有效信息的损害较小，是一种保真保幅的去噪方法。模型测试和实际资料处理验证了该方法的有效性。