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基于非均衡深度期望块对数似然网络的地震噪声压制方法

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基于非均衡深度期望块对数似然网络的地震噪声压制方法属机器学习与地震图像处理技术领域，针对期望块对数似然算法中正则项参数仅随整体噪声方差变化导致强噪声无法彻底压制的问题，本发明提出了一种基于非均衡深度期望块对数似然网络的地震噪声压制方法，其中端对端的去噪网络由期望块对数似然去噪主网络和一个非均衡多层感知机参数估计网络构成，以含噪地震图像作为输入端，干净地震图像作为输出端学习网络参数，并首次采用块信噪比非均衡的调整多层感知机估计网络参数，本发明能实现对地震图像中的每个块估计出准确的正则项参数，更好的控制每个块的去噪强度，进而提升块去噪效果，在沙漠强噪声压制以及信号细节保持方面优于传统地震去噪算法。

著录项

公开/公告号CN112598593A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-02

原文格式PDF
申请/专利权人吉林大学;
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申请/专利号CN202011557990.0
发明设计人林红波;马阳;叶文海;
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申请日2020-12-25
分类号G06T5/00(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构22201 长春吉大专利代理有限责任公司;
代理人邵铭康;朱世林
地址 130012 吉林省长春市长春高新技术产业开发区前进大街2699号
入库时间 2023-06-19 10:27:30

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法律状态公告日

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法律状态
2022-05-27

授权

发明专利权授予

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