論文の概要: Triply Laplacian Scale Mixture Modeling for Seismic Data Noise Suppression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14355v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 08:28:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:25.533495
• Title: Triply Laplacian Scale Mixture Modeling for Seismic Data Noise Suppression
• Title（参考訳）: 地震データ騒音抑制のためのトリプリラプラシアンスケール混合モデル
• Authors: Sirui Pan, Zhiyuan Zha, Shigang Wang, Yue Li, Zipei Fan, Gang Yan, Binh T. Nguyen, Bihan Wen, Ce Zhu,
• Abstract要約: ポーラシティに基づくテンソルリカバリ法は, 地震データノイズを抑制する大きな可能性を示している。 本研究では, 3次元ラプラシアンスケール混合(TLSM)による地震波の抑制手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.87076090814921
• License:
• Abstract: Sparsity-based tensor recovery methods have shown great potential in suppressing seismic data noise. These methods exploit tensor sparsity measures capturing the low-dimensional structures inherent in seismic data tensors to remove noise by applying sparsity constraints through soft-thresholding or hard-thresholding operators. However, in these methods, considering that real seismic data are non-stationary and affected by noise, the variances of tensor coefficients are unknown and may be difficult to accurately estimate from the degraded seismic data, leading to undesirable noise suppression performance. In this paper, we propose a novel triply Laplacian scale mixture (TLSM) approach for seismic data noise suppression, which significantly improves the estimation accuracy of both the sparse tensor coefficients and hidden scalar parameters. To make the optimization problem manageable, an alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm is employed to solve the proposed TLSM-based seismic data noise suppression problem. Extensive experimental results on synthetic and field seismic data demonstrate that the proposed TLSM algorithm outperforms many state-of-the-art seismic data noise suppression methods in both quantitative and qualitative evaluations while providing exceptional computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: ポーラシティに基づくテンソルリカバリ法は, 地震データノイズを抑制する大きな可能性を示している。 これらの手法は、地震データテンソルに固有の低次元構造を計測し、ソフトスレッショルド演算子やハードスレッショルド演算子を通じて疎度制約を適用してノイズを除去する。 しかし, 実際の地震データは非定常であり, 騒音の影響を受けないため, テンソル係数のばらつきが不明であり, 劣化した地震データから正確に推定することは困難であり, 騒音抑制性能が低下する可能性がある。 本稿では,スカラーパラメータとスパーステンソル係数の両方の推定精度を大幅に向上させる,新しい3次元ラプラシアスケール混合(TLSM)による地震データノイズ抑圧手法を提案する。 最適化問題を管理するために,提案したTLSMに基づく地震データノイズ抑圧問題の解法として,乗算器アルゴリズムの交互方向法(ADMM)を用いる。 合成およびフィールド地震データに対する大規模な実験結果から,提案したTLSMアルゴリズムは,数値的・定性的な評価と計算効率の向上を両立させながら,多くの最先端の地震データノイズ抑圧法より優れていることが示された。

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