Structure-Preserving Random Noise Attenuation Method for Seismic Data Based on a Flexible Attention CNN

The noise attenuation of seismic data is an indispensable part of seismic data processing, directly impacting the following inversion and imaging. This paper focuses on two bottlenecks in the AI-based denoising method of seismic data: the destruction of structural information of seismic data and the...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Remote sensing (Basel, Switzerland) Jg. 14; H. 20; S. 5240
Hauptverfasser:	Li, Wenda, Wu, Tianqi, Liu, Hong
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Basel MDPI AG 01.10.2022
Schlagworte:	Algorithms attention Attenuation Background noise Data processing Deep learning denoising Deserts Methods Neural networks noise level Noise levels Noise reduction Performance enhancement Random noise Seismic activity structure-preserving
ISSN:	2072-4292, 2072-4292
Online-Zugang:	Volltext
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