地震数据压缩重构的正则化与零范数稀疏最优化方法
Seismic data restoration based on compressive sensing using the regularization and zero-norm sparse optimization作者机构：石家庄经济学院石家庄050031 油气资源研究重点实验室中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国科学院研究生院北京100049
出 版 物：《地球物理学报》 (Chinese Journal of Geophysics)
年 卷 期：2012年第55卷第2期
页 面：596-607页
核心收录：
学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程]
基 金：国家自然科学基金项目(10871191 40974075) 中国科学院知识创新工程重要方向性项目(KZCX2-YW-QN107) 石家庄经济学院博士科研启动基金联合资助
主 题：波场重构 curvelet变换 压缩传感 0范数逼近 反问题 不适定性 稀疏优化
摘 要：地震数据重构问题是一个病态的反演问题.本文基于地震数据在curvelet域的稀疏性,将地震数据重构变为一个稀疏优化问题,构造0范数的逼近函数作为目标函数,提出了一种投影梯度求解算法.本文还运用最近提出的分段随机采样方式进行采样,该采样方式能够有效地控制采样间隔并且保持采样的随机性.地震数值模拟表明,基于0范数逼近的投影梯度法计算效率有明显的提高;分段随机采样方式比随机欠采样有更加稳定的重构结果.
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