基于小波变换的地震图像增强算法研究与应用
Research and Application of Seismic Image Enhancement Algorithm Based on Wavelet Transform
摘要: 近十几年来,随着科学技术的高速发展,小波变换作为一种数学分析工具,具有多尺度分辨特征,在许多工程应用领域已经取代传统的技术方法。本文首先介绍了关于小波变换的基本理论及相关图像去噪增强基本原理,结合地震图像及噪声特点,围绕小波分析法对地震图像去噪增强做了详细论述,采用了小波变换软、硬阈值方法,并对小波阈值函数进行相应的改进,再利用直方图均衡化提升图像对比度。经实验表明新阈值函数能够有效去除噪声,对地震图像去噪增强效果明显。
Abstract: In recent years, with the rapid development of science and technology, as a mathematical analysis tool, wavelet transform with multi-scale resolution features has replaced the role of the traditional technical methods in many engineering applications. This thesis first introduces the basic theory of wavelet transformation and the basic principle of the related image in de-noising and enhance-ment. Second, the thesis is combined with the characteristics of the seismic image and the noise, and the seismic image de-noising and enhancement are discussed in detail by wavelet analysis. The soft and hard threshold methods have been selected. And the threshold function of the wavelet has been bettered; then the histogram equalization is used to improve the image contrast. Finally, it is concluded that the new threshold function can effectively remove the noise and obviously en-hance the effect of the image de-noising.
文章引用:张文军, 陈超. 基于小波变换的地震图像增强算法研究与应用[J]. 图像与信号处理, 2020, 9(2): 119-128. https://doi.org/10.12677/JISP.2020.92015

参考文献

[1] 丁西明. 基于小波变换的图像增强研究[D]: [硕士学位论文]. 合肥: 安徽大学, 2010.
[2] 唐世伟. 地震解释中的图像处理方法与技术研究[D]: [博士学位论文]. 大庆: 东北石油大学, 2011.
[3] 赵玉宝. 小波变换在地震信号去噪中的应用研究[D]: [硕士学位论文]. 长沙: 中南大学, 2005.
[4] 王惠, 王宇, 蔡光程. 基于小波阈值的图像增强算法[J]. 电脑知识与技术(学术交流), 2007, 4(23): 1405-1408.
[5] 姚胜利. 地震信号的小波去噪方法研究[D]: [硕士学位论文]. 长沙: 中南大学, 2007.
[6] 何瑞强. 基于小波变换的图像去噪方法[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安建筑科技大学, 2009.
[7] 祖国峰. 基于小波变换的地震图像增强方法研究与应用[D]: [硕士学位论文]. 大庆: 东北石油大学, 2011.
[8] 王伟. 基于小波变换的图像去噪方法研究[D]: [硕士学位论文]. 广州: 华南理工大学, 2012.
[9] 张晓辉. 基于自适应阈值的图像增强算法[D]: [硕士学位论文]. 北京: 北方工业大学, 2015.
[10] 安雪娇. 基于小波变换的图像去噪和增强研究[D]: [硕士学位论文]. 兰州: 西北师范大学, 2015.
[11] Hsung, T.-C., Lun, D.P.-K. and Ng, W.W.L. (2011) Efficient Fringe Image Enhancement Based on Dual-Tree Complex Wavelet Transform. Applied Optics, 50, 3973-3986.
[Google Scholar] [CrossRef
[12] 高文仲. 小波分析在图像去噪中的应用研究[D]: [硕士学位论文]. 上海: 华东师范大学, 2013.
[13] 黄敏敏. 基于小波分析的图像去噪、图像融合的应用研究[D]: [硕士学位论文]. 成都: 电子科技大学, 2009.
[14] 张郝. 基于小波变换的图像去噪方法研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 北京交通大学, 2008.
[15] 付燕. 人工地震信号去噪方法研究[D]: [博士学位论文]. 西安: 西北工业大学, 2002.
[16] Rallabandi, V.P.S. (2008) Enhancement of Ultrasound Images Using Stochastic Resonance-Based Wavelet Transform. Computerized Medical Imaging and Graphics, 32, 316-320.
[Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[17] 郑辉, 吴谨. 基于小波分频与直方图均衡的图像增强算法[J]. 现代电子技术, 2010, 33(16): 149-150+153.
[18] 张国伟. 基于小波变换的图像去噪方法研究[D]: [硕士学位论文]. 昆明: 昆明理工大学, 2014.