西安石油大学本科毕业设计（论文）
图6-1-2和图6-1-3均为使用附录[1]中的程序对原始模型记录处理后的结果。 下图为一地震记录模型：
CDP Time/ms
图6-1-1 原始模型记录 CDP Time/ms
图6-1-2 消噪后尺度为2时重构记录
从图中可以看出，噪声得到了有效压制，背景较清晰，上部水平地层1更加明显，
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下部水平地层2比上图要清晰些，基本上从噪声中突出出来了。 CDP Time/ms
图6-1-3 消噪后尺度为3时重构记录
与图6-1-2相比，噪声更少，背景清晰，水平层1和2均非常明显，突出于背景之上。滤波效果较好。
经处理可以看出，模型由噪声和两个水平地层组成。尺度为3时的处理效果最好。
6.3 实际资料去噪与地质信息提取
利用模型对论文中的处理方法进行验证之后，仍需观察该方法对实际资料的处理效果。
应用Matlab对实际资料的处理方法与流程基本与对模型的处理时一致的，所用的程序见附录[2]。
图6-2-1是一张实际地震资料的图形。
实际地震资料共有100道，每道采样点为1001个，采样间隔为1ms。 由图6-2-1可看出，在区域1处可能有断层，但在图中不是很明显。而且，只有区域2和3处的地层反射较明显，可作为标准反射层组，其余部分都被噪声淹没，不能很好的反映出地层形态。
为了较好的提取地质信息，需要对实际资料先进行多尺度分解，再对高频成分进行去噪处理。
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CDP Time/ms
图6-2-1 实际资料原始图
在小波域滤波方法中，为了得出最佳处理结果，分别对一下参数进行了对比： （1）由于小波是任意选的，而且分解尺度数也可任意选择，只要不要超过最大分解尺度数（对于一维信号，最大尺度数为5；对于二维图像，最大尺度数为3），所以在本论文中，使用各种小波对资料进行了处理，以便于对比，得出适用于该资料的最佳小波。
（2）由于最大分解尺度为3，尺度为4时图像失真严重，故本论文中所用处理均采用3尺度分解，并分别对各尺度重构图像进行对比。
（3）由于阈值函数分为硬阈值函数和软阈值函数，为了找出哪种阈值函数更适合该资料，对资料分别用两种函数进行了处理。
（4）阈值的选择原则有4种，分别为’rigrsure’’sqtwolog’ ’heursure’ ’minimaxi’，本论文也应用它们分别对资料进行了去噪处理。
对比所用的程序大致相同，只要根据对比需要改变程序中的参数即可。但由于使用的参数不同，由信号所分解得到的低频和高频成分矩阵可能会发生变化，这是需要改变程序中信号延拓的行列数，这需根据实际情况而定。
下面为经过处理后的图像。 当使用小波db1处理时： （1）使用硬阈值函数：
①阈值的选择原则为：heursure，处理结果为：
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图6-2-2 去噪处理后尺度为1时的图像
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图6-2-3 去噪处理后尺度为2时的图像
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图6-2-4 去噪处理后尺度为3时的图像
②阈值的选择原则为：minimaxi，处理结果为：
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图6-2-5 去噪处理后尺度为1时的图像
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