基于DeCNN的逆时偏移低频噪声压制方法

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摘要：逆时偏移由于其高分辨率的成像效果而得到广泛应用。但双程波动方程波场延拓在互相关成像条件下会产生较强的低频噪声，影响成像质量。本文构建基于U-Net的卷积-反卷积神经网络（DeCNN）压制逆时偏移中的低频噪声。以含低频噪声的震源归一化成像结果作为训练数据，以Laplace滤波结果作为标签，基于数据驱动获得神经网络模型。（剩余14039字）

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