一种基于多尺度信息融合及构造特征增强的地震智能滤波方法

本发明公开了一种基于多尺度信息融合及构造特征增强的地震智能滤波方法，属于地球物理勘探数据处理技术领域，包括以下步骤：获取原始地震数据，对数据进行归一化处理，获取预处理地震数据；基于各向异性扩散方程，对原始地震数据进行各向异性扩散滤波处理，获取构造增强地震数据；构建并行卷积神经网络，对预处理地震数据及构造增强地震数据进行特征提取，获得多尺度地震特征图像；基于特征融合神经网络，对多尺度特征图像进行跨尺度融合生成融合特征图像；构建并训练基于多尺度融合与注意力机制的残差神经网络MA‑ResCNN。本发明能够有效去除复杂构造地区勘探地震数据的噪声干扰，提高地震数据的分辨率及信噪比。