一种确定地下反射率的网络模型的训练方法及装置

本公开提供了一种确定地下反射率的网络模型的训练方法及装置，方法包括：获取地震成像的观测系统信息和震源子波；根据Sigbee速度模型、观测到的地震数据和初始数据生成初始偏移图像；根据平滑速度模型、散射点模型和初始数据确定近似模糊算子；通过卷积神经网络模型对初始偏移图像进行去模糊处理得到近似地下反射率；将近似地下反射率与近似模糊算子进行非平稳二维卷积处理，得到近似偏移图像；对卷积神经网络模型的网络参数进行迭代更新，使近似偏移图像与初始偏移图像的误差最小，得到目标卷积神经网络模型。应用本方法，提升了地下浅层及模型边界处的成像精度，抑制了偏移成像中底层之间的伪影。