谢江涛，雷英成，杜浩坤 （成都理工大学地球物理学院，四川成都610059）

高质量的地震图像在地震资料的解释过程中有其举足轻重的作用。因此，Luo提出EPS算法提高地震图像信噪比[1]；Hocker等提出构造滤波去噪方法[2-3]；Nasher M.AlBinHassan[4]等把Luo的二维EPS算法推广到三维；杨宁[5]等提出基于倾向扩散因子的SOF方法增强地震图像；杨培杰[6]等提出方向性边界保持增强技术算法等等。下面，笔者借鉴Gao[7-12]提出的纹理模型回归方法来处理实际地震资料。研究表明，应用该方法可以提高地震图像的质量，并保持地震图像的纹理结构。

1 纹理模型回归分析方法算法原理

纹理模型回归分析方法，其基本思想是先自定义一个模型，然后把模型与实际地震道作线性回归分析，根据最小二乘法原理，计算出模型与实际地震数据之间的回归梯度，相当于作一次统计滤波过程。其主要算法步骤如下[7-12]：

1）构造一个地震模型子剖面M（t，x）（t＝1，2，…，n；x＝1，2，…，m），表示含有m道，n个采样点。

2）在待分析的地震剖面上，选取一个点（图1中的黑色点），构建一个以该点为中心，与地震模型子剖面等大的地震子剖面D（t，x）（t＝1，2，…，n；x＝1，2，…，m）。

3）把地震模型子剖面与地震子剖面作线性回归，求取梯度g（t，x），其计算表达式如下：

回归梯度g的物理意义是，实际地震子剖面与模型的相似程度。再选取下一个点 （图1中灰色点），重复步骤2）、3），其实现过程如图1所示。

2 应用实例

图1 纹理模型回归分析示意图

根据以上算法原理，采用Matlab语言开发出应用程序，只需输入地震图像数据，即可得到处理后的图像。……