摘要：压缩感知是一种新的地震数据表征框架,能够利用信号的稀疏性代替频带宽度更好地进行信号描述,为地震数据重建提供了有力的理论基础.本文在压缩感知理论框架下,构建了基于Shearlet稀疏变换基的地震数据重建算法,利用快速凸集投影(FPOCS)算法和指数阈值模型求取最优解,并采用地震数据指标参数(信噪比、峰值信噪比以及结构相似性)对重建结果进行定量评价.数值测试结果验证了本文方法的正确性和实用性,与Fourier变换基和Curvelet变换基相比,Shearlet变换基具有更敏感的方向性以及更优秀的稀疏表示能力,数据重建精度最高,引入的噪声较少.

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