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J-GLOBAL ID：201802246069077980   整理番号：18A1621018

地震画像ノイズ除去のための重み付き多段階適応自己回帰【JST・京大機械翻訳】

Weighted Multisteps Adaptive Autoregression for Seismic Image Denoising

著者 (4件)： Liu Guochang (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Liu Yang (College of Geoexploration Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Li Chao (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China) ,  Chen Xiaohong (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 9  ページ： 1342-1346  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重み付き多段階適応自己回帰(WMAAR)によるランダム雑音減衰のための新しいフィルタリング技術を考案した。最初に,異なるステップ適応ARによって一連の雑音除去結果を得て,次に,著者らはこれらの結果を異なる重みづけで合計した。適応可能なAR係数は,正則化がこれらの係数の滑らかさを制御するために使用されるグローバル正則化最小二乗問題を解くことによって得られる。AR係数が時間的および空間的変動性を持つので,適応可能なARは,変化する斜面によって地震事象を推定することができた。著者らは,他のステップのものと最も近いステップの結果を比較することによって,局所類似性の正規化パワーからの重みを引き出した。これらの重みの応用は,提案したアルゴリズムを故障情報保存においてより効果的にする。提案したWMAARは,周波数空間と時間空間領域の両方で実行できる。多次元合成および現場地震データ例により,周波数-空間または時間-空間領域における従来の方法と比較して,多重ステップ適応ARは,特に複雑な地質構造(例えば,故障)に対して,不規則雑音を抑制し,有効信号を保存するのにより効果的であることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 正則化 ,  平滑度 ,  *地震 ,  高次元 ,  アルゴリズム ,  雑音除去 ,  周波数 ,  フィルタリング ,  故障 ,  正規化 ,  類似性 ,  最小二乗法 ,  重みづけ ,  多重化
準シソーラス用語： *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地震 ,  画像ノイズ除去 ,  多段 ,  適応 ,  自己回帰