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基于加速Bregman方法和阈值迭代法的联合地震数据重建 被引量：4
1
作者 庞洋 张华 +3 位作者 郝亚炬 彭清 梁爽 韩紫璇 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1035-1045,I0002,共12页
地震数据缺失道重建是数据处理的重要环节,但现今大部分重建算法收敛速度慢,计算成本高,难以满足海量数据处理的要求。为此,提出一种将加速线性Bregman方法(ALBM)与阈值迭代法(ISTA)进行联合的快速重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变... 地震数据缺失道重建是数据处理的重要环节,但现今大部分重建算法收敛速度慢,计算成本高,难以满足海量数据处理的要求。为此,提出一种将加速线性Bregman方法(ALBM)与阈值迭代法(ISTA)进行联合的快速重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为稀疏基。ALBM能从未阈值化的曲波系数得到更多的有效信号,因此在迭代初期收敛速度快;后期因未阈值化的曲波系数带入更多噪声,会降低重建精度。ISTA则一直需要将曲波系数进行阈值化,迭代初期滤除了大部分有效系数,故收敛速度慢;但后期能恢复微弱有效信号,故重建精度较高。为了充分发挥两种算法的优势,文中给出了1~0范围的线性和指数两种加权参数公式,有效地将ALBM与ISTA两种算法进行线性组合,保证在迭代初期ALBM起主要作用,迭代后期ISTA作用大,从而使该联合算法既迭代速度快,且迭代精度高。联合过程中,采用软阈值公式,引入了指数阈值参数公式。理论模拟结果表明,相对于ALBM、ISTA及传统联合方法,所提加速联合方法的计算速度较快,重建效果明显。 展开更多
关键词 地震数据重建 压缩感知 加速线性bregman算法 阈值迭代 联合算法
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基于曲波变换与联合方法的地震数据重建
2
作者 汤力 杨熙熙 陈韬 《江西科学》 2024年第5期996-1001,1040,共7页
野外地震数据采集通常会受地形等不可控因素的影响,导致采集到不规则缺失的地震数据,为了不影响后续地震资料处理,需要对缺失的地震数据进行重建。传统的重建算法往往收敛速度较慢,为此,提出将快速阈值迭代法和线性Bregman方法进行联合... 野外地震数据采集通常会受地形等不可控因素的影响,导致采集到不规则缺失的地震数据,为了不影响后续地震资料处理,需要对缺失的地震数据进行重建。传统的重建算法往往收敛速度较慢,为此,提出将快速阈值迭代法和线性Bregman方法进行联合,在快速阈值迭代加速的基础上进一步提高了算法的效率,得到了一种快速高精度重建方法。在重建的过程中,以曲波域作为稀疏变换域,采用硬阈值函数和指数阈值模型。通过理论数据的模拟和实际数据的检验表明,相较于传统的地震数据重建方法,该方法重建的效果明显,重建效率更高。此外,该方法具有一定的抗噪性,在快速阈值迭代法高效收敛的基础上进一步加快了重建的效率。 展开更多
关键词 地震数据重建 稀疏反演 快速阈值迭代法 线性bregman方法 曲波变换
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基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建 被引量：16
3
作者 张华 王冬年 +2 位作者 李红星 黄光南 陈晓 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期4480-4490,共11页
在野外数据采集过程中,空间非均匀采样下的地震道缺失现象经常出现,为了不影响后续资料处理,必须进行高精度数据重建.然而大多数常规方法只能对空间均匀采样下的地震缺失道进行重建,而对于非均匀采样的地震数据则无能为力.为此本文在以... 在野外数据采集过程中,空间非均匀采样下的地震道缺失现象经常出现,为了不影响后续资料处理,必须进行高精度数据重建.然而大多数常规方法只能对空间均匀采样下的地震缺失道进行重建,而对于非均匀采样的地震数据则无能为力.为此本文在以往多尺度多方向二维曲波变换的基础上,首先引入非均匀快速傅里叶变换,建立均匀曲波系数与空间非均匀采样下地震缺失道数据之间的规则化反演算子,在L1最小范数约束下,使用线性Bregman方法进行反演计算得到均匀曲波系数,最后再进行均匀快速离散曲波反变换,从而形成基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建方法.该方法不仅可以重建非均匀带假频的缺失数据,而且具有较强的抗噪声能力,同时也可以将非均匀网格数据归为到任意指定的均匀采样网格.理论与实际数据的处理表明了该方法重建效果远优于非均匀傅里叶变换方法,可以有效地指导复杂地区数据采集设计及重建. 展开更多
关键词 非均匀曲波变换 数据重建 线性bregman方法 非均匀快速傅里叶变换
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基于稀疏表示的图像超分辨率重建快速算法 被引量：8
4
作者 孙玉宝 韦志辉 +1 位作者 肖亮 张铮嵘 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2696-2700,共5页
基于图像在过完备字典下的稀疏表示,建立了稀疏性正则化的多帧图像超分辨凸变分模型。模型中的正则项刻画了理想图像的稀疏性先验约束,保真项度量其在退化模型下与观测图像的一致性。基于线性化Bregman方法,将正则项替换为其Bregman距离... 基于图像在过完备字典下的稀疏表示,建立了稀疏性正则化的多帧图像超分辨凸变分模型。模型中的正则项刻画了理想图像的稀疏性先验约束,保真项度量其在退化模型下与观测图像的一致性。基于线性化Bregman方法,将正则项替换为其Bregman距离,对保真项进行线性化,从而可将原问题解耦,进而提出求解该模型的两步迭代算法:第一步为仅对正则项的阈值收缩操作,第二步为仅对保真项的梯度下降操作。此方法大幅度降低了计算复杂性,并能够对噪声保持鲁棒。实验结果表明,只需较少次数的迭代就可获得很好的超分辨重建结果,验证了本文模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏表示 过完备字典 线性化bregman
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压缩感知和稀疏优化简介 被引量：23
5
作者 文再文 印卧涛 +1 位作者 刘歆 张寅 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2012年第3期49-64,共16页
介绍压缩感知和稀疏优化的基本概念、理论基础和算法概要,压缩感知利用原始信号的稀疏性,从远少于信号元素个数的测量出发,通过求解稀疏优化问题来恢复完整的原始稀疏信号,通过一个小例子展示这一过程,并以此说明压缩感知和稀疏优化的... 介绍压缩感知和稀疏优化的基本概念、理论基础和算法概要,压缩感知利用原始信号的稀疏性,从远少于信号元素个数的测量出发,通过求解稀疏优化问题来恢复完整的原始稀疏信号,通过一个小例子展示这一过程,并以此说明压缩感知和稀疏优化的基本理念,接着简要介绍用以保证(?)_1凸优化恢复稀疏信号的零空间性质和RIP条件,最后介绍求解稀疏优化的几个经典算法。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏优化 零空间性质 受限正交条件 紧缩算子 线性化近似点算法 分裂bregman方法和交替方向增广拉格朗日函数法 bregman方法和增广拉格朗日函数法
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非线性热传导反问题数值求解 被引量：1
6
作者 薛齐文 杜秀云 《宁夏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第1期40-43,48,共5页
引入Bregman距离函数,建立了非线性热传导反问题的一种数值求解模式,可对非线性导热系数和边界条件等宗量进行单一和组合识别.所建的有限元正/反演模型分别考虑了非均质和分布参数的影响,并应用同伦算法进行反演求解,探讨了信息测量误... 引入Bregman距离函数,建立了非线性热传导反问题的一种数值求解模式,可对非线性导热系数和边界条件等宗量进行单一和组合识别.所建的有限元正/反演模型分别考虑了非均质和分布参数的影响,并应用同伦算法进行反演求解,探讨了信息测量误差和变量初值对反演结果的影响.数值验证取得了满意的结果. 展开更多
关键词 bregman距离 多宗量 同伦算法 非线性 反问题
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模糊图像盲复原的鲁棒自适应滤波算法 被引量：4
7
作者 王芳 李谊 +1 位作者 陆建峰 杨静宇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期457-464,共8页
运动模糊图像盲复原是图像处理中的关键问题之一.由于模糊信息估计的复杂性以及图像噪声的影响,现有算法往往难以做到高质量的图像复原.为改善模糊信息估计的效果,提出一种基于自适应线性滤波的改进算法.首先在原有模糊信息估计过程中... 运动模糊图像盲复原是图像处理中的关键问题之一.由于模糊信息估计的复杂性以及图像噪声的影响,现有算法往往难以做到高质量的图像复原.为改善模糊信息估计的效果,提出一种基于自适应线性滤波的改进算法.首先在原有模糊信息估计过程中引入自适应动态线性滤波以抑制噪声影响,达到改善模糊信息估计结果的目的,同时可以起到调整优化目标的作用,使原问题变得较容易求解,从而获得高质量的模糊信息估计;在此基础上提出了改进的重定权值split Bregman迭代法,用于获得模糊信息后求解原始图像的过程中,进一步改善模糊图像复原的效果.实验结果表明,与3种现有的模糊图像盲复原算法相比,该算法能更准确地估计模糊信息,对多数图像复原任务具有更好的鲁棒性,能有效地用于运动模糊图像复原任务. 展开更多
关键词 图像盲复原 正则化方法 L1范数优化 线性滤波 split bregman迭代
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矩阵缺失元素填补问题
8
作者 宋卡妮 《数码设计》 2019年第18期94-94,共1页
目前大量算法可以应用于矩阵缺失元素的填充问题,但在处理真实数据时准确性往往不够理想或速度较慢。本文采用了基于核范数松弛的奇异值阈值法(SVT)填充缺失缺失元素的图像,具有低秩性与稀疏性,在求解核范数最小化的基础上增加正则化项... 目前大量算法可以应用于矩阵缺失元素的填充问题,但在处理真实数据时准确性往往不够理想或速度较慢。本文采用了基于核范数松弛的奇异值阈值法(SVT)填充缺失缺失元素的图像,具有低秩性与稀疏性,在求解核范数最小化的基础上增加正则化项,来处理可能被噪声污染的数据,提高了模型的稳定性,具体求解时采用线性Bregman迭代算法,每迭代一次进行一次奇异值分解,算法简单,内容准确。对随机丢失60%的元素的图像填充,固定迭代步长,填充效果较好,跟其他算法相比耗费时间较长。对随机丢失70%的元素的图像使用Barzilai-Borwen的方法更改迭代步长,实现了模型优化,迭代次数显著减少,时间耗费减少,精度处于可接受范围内,可以适用于图像结构更复杂的情况,在实际应用中应继续优化提高数据的精度。 展开更多
关键词 核范数松弛 奇异值阈值法 线性bregman Barzilai-Borwen
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