拉冬变换数学基础

《拉冬变换数学基础》由会员分享，可在线阅读，更多相关《拉冬变换数学基础（32页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、 拉东（Radon）变换 Radon变换是数学上的一种变换。 本章先介绍拉东（Radon）变换（RT）及其反变 换（IRT）; 介绍以Radon变换为理论基础的CT（Computer Tomography）技术，以及它们在地球物理勘探 中的一些应用。 Radon变换原理 一个二维函数的Radon变换（RT）是由沿多条直线的积分 所组成的，这个运算同医学、结晶学、地球物理学等诸多领 域中的大量物理实验相对应，一般将它们称之为投影试验。 在一些地震学的问题中也会涉及到RT或它在曲线积分上的 推广，这里我们将讨论层析成像在地震学中的各种应用。从 层析的意义看，沿着射线路径传播的信号（至少在高频极限

2、上可以这样近似地讲）累加起来构成了模型的某些性质 如慢度或慢度异常、衰减等等，当多道射线路径从许多方向 上穿经了该模型时，就可以提供出足以重建出该模型的信息 。 Radon变换原理 若 是二维位置矢量，那么函数 的Radon变换定义 为: 式中直线 所对应的方程表达式为: 其中 分别为直角坐标和极坐标的表达。 Radon变换原理 直射线投影中的几何分布与变量。直角坐标和极坐标 定义了模型中的位置矢量 投影角决定了坐标系。投影试验 是在S 坐标的方向上沿着线L 对模型做积分，它给出了坐标系中的投影数据。 CT技术-扇形束投影示意图 Radon变换原理 2.1 拉当变换的数学原理 自1917年Ra

3、don先生提出这个变换以后,拉当变换在医学、 物理学、天文学等许多领域都已得到了广泛的应用。 设函数y=g(x)连续可导,而且其反函数是单值的，d(x,t) 满足可积,则定义： (2.1) 为拉当正变换的连续公式, (2.2) 为拉当反变换的连续公式。 Radon变换原理 其中是d(x,t)拉当反变换的结果， ， 称为Hilbert 算符。根据g(x)的不同,可以把Radon变换分为线性拉东变 换和非线性拉当变换：如果g(x)=x，则我们定义的拉当 变换就是线性Radon变换，既-变换，该变换把t-x域 中的一条直线映射成-域中的一个点；如果g(x)是 其它的非线性函数，则我们定义的拉当变换就

4、是非线性 Radon变换,或称为广义Radon变换。 Radon变换原理 拉当变换有明显的物理意义，它是将时间、空间域t-x的 一条直线t=+x映射到-域上的一个点，如图1所示 。 （a）t-x域一条直线 （b）由t-x域映射到-域中的一个点 图1 t-x域一条直线与-域中一个点的关系 Radon变换原理 在二维连续空间-时间域的Radon正反变换对： 2.3 Radon变换原理 在计算机实现中，由于在时间域和空间域的离散采样 ，不能应用连续函数方程，因此用离散的累加来代替连续 域的积分运算；为了消除离散采样的有限孔径的影响，利 用最小平方法计算离-变换。二维离散时间、空间域 的拉当正反变换对

5、： 2.4 Radon变换原理 2.2 F_X域拉当变换的数学原理 由于在t-x域中直接运算时间是非常大的，为了降低运算 时间，可以将t-x域中求逆转换到F-X域中。 在F-X域拉当变换对为： （2.5） 即我们把原来的t-x域数据通过拉当变换转化到-域去噪 的方法，改为把F-X域地震数据通过拉当变换转化到f-域 去噪。 Radon变换原理 2.3 参数的确定 参数包含斜率参数和斜率参数的采样间隔。 1、采样间隔的选择 设 是原始数据中的最高有效频率， 和 分别是 最大炮检距和最小炮检距。 Radon变换原理 F-X域拉当变换中斜率参数采样率应该满足的条件 为： 2.12 Radon变换原理

6、由此我们可以知道F-X域拉当变换中斜率参数的临界采样 率c为： 2.13 Radon变换原理 2、斜率参数的扫描范围 为了避免f-变换过程中产生假频,必须正确选择射 线参数p的范围,射线参数的扫描范围满足下式： （2.14） 式中x为空间方向的采样率。 模型测试与分析 5.1 F-X域拉当变换去除噪声的原理 在同一地层由于各种介质的物理性质相近，那么在不同 的地震道，同一地层有效波的能量在相同频段呈现线性关系 ，经过线性叠加会增强，而由于噪声是随机的、不存在线性 关系，那么经过线性叠加能量会相对减弱，因此，我们就利 用此种特性，在F-X域通过Radon变换增强有效波的能量， 消弱噪声能量。这里

7、我们去除噪声的方法很简单，由于经过 拉当变换之后，有效波能量增强，噪声能量会减弱，那么我 们就设定一个阈值，在-域中将能量大于这个阈值的保留 ，而能量小于这个阈值的数据置零。这样我们就可以得到通 过Radon逆变换得到去除噪声后的有效波。 模型测试与分析 5.2 F-X域拉当变换去除噪声的流程 图二 在f-域滤波流程图 模型测试与分析 5.3 测试F-X域拉当正反变换 我们用某进行处理后无噪声的地震资料进行测试F-X域 Radon正变换，此地震资料采样间隔为1毫秒，采样点 为4096个点，有95道数据。在Radon变换前信号如图四 所示。 图四 原始信号图 模型测试与分析 对此地震资料进行傅立

8、叶变换我们可以得到此地震数据 的频谱如图五所示。 图五 原始信号频谱图 在图五中我们可以看到此地震数据是一个频率10赫兹到 30赫兹之间的信号。 模型测试与分析 对这个地震数据进行F-X域Radon变换，变换后的信号在f-域如图 六所示。 图六 原始信号F-X域Radon变换 在图六中我们可以看到图中存在一个脉冲，由于在x-t域共炮点道集 是有限的，做Radon变换会引起畸变端点效应，即能够看到端点发 散效应，变换到f-域是一个能量团，这与理论是一致的。 模型测试与分析 我们把f-域的信号返回到F-X域，信号谱图如图七所示，经过反傅立 叶变换我们将Radon变换后的F-X信号变换到t-x域，信

9、号图如图八所示 。 图七 f-域映射到F-X域的频谱图 图八 F-X域Radon变换后返回到t-x域 的信号图 模型测试与分析 为了更加明确的看到Radon变换前后信号是否相近，我们取Radon变换 前后t-x域中的第5道数据进行比较，如图九所示。 图九 F-X域Radon前后t-x域信号比较 模型测试与分析 从图九我们可以看到F-X域Radon变换前后两信号重叠， 同样，图四与图八、图五与图七也表明了F-X域Radon变 换前后信号的一致性，因此，返回到t-x域，保持了波 的形态，说明该算法是稳定的。 模型测试与分析 54 F-X域拉当变换在去噪处理中的可行性测试 给上一节地震数据加入信噪比

10、为4分贝（这里：信噪比=20log2S/N） 的白噪声，则我们可以得到信噪比为4分贝白噪声的t-x域信号如图十 所示，它的频谱如图十一所示。 图十 信噪比为4分贝的地震 信号 图十一 被白噪声污染的地震 信号的频谱 模型测试与分析 对含白噪声的信号在F-X域进行Radon变换，得到从F-X域映射到f-域的f- 图，如图十二所示，在f-域去除噪声后的f-图，如图十三所示。 图十二 F-X域Radon变换结果图十三 在f-域去噪结果 模型测试与分析 将去噪后的信号从f-域返回到F-X域，得到频率、空间F-X 域的频 谱，如图十四所示。再通过反傅立叶变换将F-X域的信号返回到t- x域，得到时间、空

11、间t-x域的信号，如图十五所示。 图十四 去噪后F-X域信号频谱 图十五 去噪后t-x域的信号 模型测试与分析 为了更加明确的看到通过F-X域Radon变换去噪的质量，我们取加 噪前第5道数据与F-X域Radon变换后t-x域中的第5道数据进行比 较，结果如图十七所示。 图十七 去噪前后信号的比较 模型测试与分析 从图十五与图十一的比较中，可以看到将高频段的噪声频率去除的 很干净，从图十五中可以看到去噪后的t-x域信号与没有加噪时的几 乎一样。这里我们再分析一下没有加噪的t-x域信号与加噪后通过 Radon变换滤波后t-x域信号幅度的相对误差，如图十八所示。 图十八 没加噪信号与加噪滤波后信号

12、的相对误差 模型测试与分析 在图十八中，没有加噪的t-x域信号与加噪后通过Radon 变换滤波后t-x域信号幅度的相对误差几乎为零，只有 少数点存在较大的相对误差，因此，我们可以说明这种 F-X域Radon变换是一种很好的去噪方法，值得推广及利 用。 结束语 在本文我们利用F-X域拉当变换去除噪声，这种方法不 同于以往所用的去噪方法。这种方法是利用在同一频 段，各地震道有效波的频段经过线性积分后能量会相 对于噪声频段增强，而噪声频段的能量相对消弱，我 们就通过设定阀值来去除噪声。这种去噪方法原理简 单，使用简便，能够提高信噪比。 结束语 但是这种方法也有不足之处，首先阀值设置过大 会损坏有效波，设置过小会使噪声去除的不干净，以 致于使信噪比不能很好的提高，其次实际地震资料处 理中数据比较大，运行一次时间比较长，通过反复的 测试选定阀值比较浪费时间，会使工作效率下降。因 此，在设置阀值方面还有待提高。