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傅洪孙;齐、洪宇;Hua，冉

将自适应字典学习与非局部相似性相结合用于全波形反演。 （英语） Zbl 07484751号

反向探测。科学。工程师。 29，编号13，3148-3166（2021）.
摘要：我们研究了声波介质中恢复速度模型/图像的全波形反演（FWI）问题。FWI是一个典型的非线性优化问题，由于FWI问题的强不适定性，许多正则化技术被用来指导优化过程。近年来，稀疏正则化在反问题领域引起了广泛关注。此外，非局部相似性也是许多地下图像本身的固有特性。本文提出了一种基于联合局部稀疏性和非局部自相似性的FWI计算框架。首先，基于主成分分析（PCA）的字典从噪声近似图像（某些局部优化方法的估计结果）中学习，并使用学习的字典指导相似的补丁分组。其次，引入稀疏表示和非局部相似性作为正则化项。最后，使用相对总变差（RTV）算法进一步彻底消除重建模型中的残余伪影。在我们的反演策略中，外部优化知识以及模型的内在局部稀疏性和非局部自相似性先验被联合用于FWI。计算结果表明，该方法在定性和定量上都明显优于现有的反演方法，包括模型导数域的全变分FWI方法和曲线域的稀疏促进FWI法。

MSC公司：

15A04号 线性变换、半线性变换
52A07号 拓扑向量空间中的凸集（凸几何方面）

关键词：

全波形反演;主成分分析;稀疏表示;非局部相似;相对总变差

软件：

SEISCOPE公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Fu}等人，《反问题》。科学。工程29，编号13，3148--3166（2021；Zbl 07484751）
全文： 内政部

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