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3-D Q-Compensated Image-Domain Least-Squares Reverse Time Migration Through Point Spread Functions

地震偏移 黑森矩阵 算法 图像复原 计算机科学 点扩散函数 图像(数学) 正规化(语言学) 图像形成 时域 频域 数学 图像处理 人工智能 计算机视觉 应用数学 地质学 地震学
作者
Wei Zhang,Jinghuai Gao
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:19: 1-5 被引量:2
标识
DOI:10.1109/lgrs.2022.3218817
摘要

Least-squares reverse time migration (LSRTM) has the potential to retrieve a high-resolution subsurface image. However, the standard acoustic LSRTM approach may produce a blurred image, if directly applying it to attenuated seismic recordings. In this letter, we developed a novel 3D Q-compensated image-domain LSRTM approach, denoted as Q-IDLSRTM. The Hessian matrix in the proposed approach is efficiently estimated from the point spread functions (PSFs) which are calculated by a combination of viscoacoustic Born modeling and reverse time migration (RTM) based on the generalized standard linear solid (GSLS) wave equation. The major advantage of the proposed image-domain inversion is that it is much faster than data-domain inversion. The L1 norm constraint and total variation (TV) regularization are used to produce a sparse solution and maintain the structural continuity of the inverted image. We determine the effectiveness of the proposed approach with a part of the 3D Overthrust model and the resulting images demonstrate the ability of our approach to image subsurface structures with enhanced resolution and balanced amplitude relative to the RTM image and inverted image from the acoustic image-domain LSRTM approach.
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