Review of Research on Filtering-based Methods for Seismic Scattered Wave Separation
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摘要:
在地震勘探中，由于地下结构错综复杂，多尺度非均匀的地质体常会形成包含反射波、散射波等在内的复杂的地震波场。传统的成像方法一般只考虑反射波场，忽略了散射波场，这使得细小结构无法准确成像，从而影响对复杂构造的识别。为了对小尺度构造进行准确的地震成像，要将散射波从地震波场中分离出来。在众多波场分离算法中，基于滤波的波场分离方法可以准确提取散射波，提高成像分辨率。本文调研和归纳多种基于滤波处理的地震散射波分离方法，围绕国内外学者在滤波处理波场分离方面的研究成果，总结各种方法的研究进展，并对比和分析各方法的分离效果，最后结合人工智能深度学习的研究趋势，对未来滤波处理散射波分离的发展方向进行展望。
Abstract:In seismic exploration, complex seismic wave fields comprising reflected waves, scattered waves, and other phenomena are formed due to the intricate nature of underground structures. Traditional imaging methods typically focus solely on the reflected wave field, disregarding the scattered wave field. This limitation hampers accurate imaging of small-scale structures and impedes the identification of complex structures. To address this challenge and achieve precise imaging of small-scale structures, it is crucial to separate from the scattered waves from the seismic wave field. Among the various wave field separation algorithms, filtering-based methods have shown promising results in accurately extracting scattered waves and enhancing imaging resolution. This study explores and summarizes different methods for seismic scattered wave separation based on filtering techniques. By reviewing the research findings of both domestic and international scholars in the field of filtering-based scattered wave separation, the study provides an overview of the progress made and compares and analyzes the separation effects of each method. Additionally, considering the advancements in deep learning within the realm of artificial intelligence, the future development direction of filtering-based scattered wave separation is also envisioned.
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Keywords:
- seismic imaging /
- wave field separation /
- scattered wave /
- filtering /
- high resolution
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腺泡细胞癌（acinic cell carcinoma，ACC）是一种涎腺上皮源性的恶性肿瘤，最常见的发病部位是腮腺[1]。除发生在腮腺和头颈部的其他涎腺外，腺泡细胞癌还可原发于肺（支气管）、乳腺、鼻腔等[2]，其中肺（支气管）内原发的腺泡细胞癌极少见。1972年，Fechner等[3]首次报道了1例肺原发腺泡细胞癌，至今为止个案文献报道不足35例。肺腺泡细胞癌被认为是一种生长缓慢的惰性肿瘤，临床症状缺乏特异性，常容易与其他肺内肿瘤混淆。
综合以上因素，临床医生不易诊断该类疾病，故本文报道了1例经手术病理证实的原发性肺腺泡细胞癌。本例患者体重减轻，无其他症状，外院CT提示肺结核球可能，但查血清肿瘤标志物-癌胚抗原升高，欲行手术治疗至我院心胸外科就诊。本文主要报道该病例的MSCT影像表现、MSCT在其诊疗中的价值及其鉴别诊断，以提高对该类疾病的认识和影像诊断水平。
1. 病历资料
1.1 临床资料与实验室检查
患者男性，15岁。因“入学体检发现左肺上叶占位3周”，3周前体检胸部平片提示左肺上叶占位，遂就诊至当地医院感染性疾病科，再次胸部CT见左肺上叶结节状影及少许条状密度增高影，结节边界清楚，其内可见较多钙化，考虑结核球可能。查肿瘤标志物癌胚抗原10.88 ng/mL升高；并行左肺上叶结节CT引导下穿刺活检提示肿瘤细胞绕血管生长，胞浆较透亮，见少量红染胶质样管型及红染无结构坏死，无法分类，抗酸染色未检出抗酸杆菌，建议完整切除肿物病检。
患者为求手术治疗，于2022年8月22至恩施土家族苗族自治州中心医院就诊。患者诉发病以来体重下降3 kg，余无其他不适。查体：体温36.4 ℃，脉搏68 r/min，呼吸18 r/min（规则），血压118/64 mmHg。双肺呼吸音清，未闻及干湿啰音。心率68 r/min，律齐，无病理性杂音。血气分析：二氧化碳分压（PCO2）43.8 mmHg，氧分压（PO2）85.9 mmHg。生化检验：复查癌胚抗原11.12 ng/mL，仍升高。
1.2 其他检查
纤维支气管镜刷片查见较多纤毛柱状上皮细胞，少量淋巴细胞、中性粒细胞，未发现恶性肿瘤细胞。
肺功能：1 s用力呼气量（forced expiratory volume in one second，FEV1）3.86 L；每分钟最大通气量（maximun ventilatory volumn，MVV）162.4％。颈部、甲状腺彩超：甲状腺左右叶囊性结节并胶质结晶；双侧颈部淋巴结增大。颅脑、颌面部及上腹部CT平扫未见异常。
1.3 胸部MSCT表现
该患者的胸部CT表现（图1）。左肺上叶舌段单发结节影，边界清楚，大小约3.0 cm×3.0 cm×2.5 cm。边缘欠光整，可见浅分叶改变，结节边缘可见弧形空气密度影，呈“空气新月征”改变，结节近、远侧可见支气管稍扩张，管壁稍增厚，远侧扩张支气管腔内少许异常密度充填。结节周围亦见少许条絮状影。
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图 1 胸部MSCT表现（a）～（d）胸部CT平扫肺窗，左肺上叶舌段结节，结节边缘可见“空气新月征”（粗箭），结节近侧、远侧支气管轻度扩张（细箭）；（e）矢状位CT重建：远侧支气管稍扩张，腔内少许异常密度充填。（f）～（h）纵隔窗，结节呈浅分叶改变，结节内密度不均匀，伴有多发不规则条、片状钙化；（g）和（h）胸部CT增强，动脉期结节显著强化，CT值约133 HU；静脉期病灶强化稍减低，CT值约94 HU。（i）MPR重建：病灶供血动脉显示；（j）MIP：病灶由左肺上叶舌段动脉分支供血。Figure 1. Manifestations seen on CT纵隔窗显示结节密度不均匀，其内见不规则条、片状高密度影，非钙化区CT值约45 HU左右。增强扫描动脉期结节明显强化，CT值约133 HU；静脉期CT值约93 HU，强化欠均匀。纵隔内未见肿大淋巴结。
1.4 病理检查
CT引导下左肺上叶结节穿刺活检。送检穿刺组织内可见肿瘤细胞绕血管生长，胞浆较透亮，并见少量红染胶质样管型及红染无结构坏死，免疫组化细胞角蛋白（cytokeratin，CK，+），细胞角蛋白7（cytokeratin 7，CK7，+）及波形蛋白（vimentin，VIM，+），呈双相表达，其余均为阴性，无法分类，建议完整切除肿物病检。抗酸染色未检出抗酸杆菌。
左肺上叶切除+系统性淋巴结清扫术后病理检查（图2）。左肺上叶：唾液腺型癌（符合腺泡细胞癌），肿物大小3.0 cm×3.0 cm×2.6 cm，伴广泛钙化，未见脉管内癌栓及神经侵犯，未见气腔内播散。支气管断端未见癌浸润。左肺上叶周围肺组织充血淤血。淋巴结：肺门0/1；第5组0/2；第7组0/2；第10组0/3；第11组0/1均未见癌转移。免疫组化：细胞角蛋白CK（+），CK20（-），CK7（+），甲状腺转录因子1（thyriod transcription factor-1，TTF-1，-），胃酶样天冬氨酸蛋白酶A（NapsinA，-），S-100（-），P63（-），P40（-），CD56（-），绒毛蛋白（Villin，-），Ki-67阳性细胞数3％，癌胚抗原（carcinoembryonic antigen，CEA，部分+），波形蛋白（Vimentin，+）。
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图 2 病理图像（a）（HE×10）瘤组织与周围肺组织边界较清楚，瘤组织呈片巢状分布，部分区域呈腺样排列，腺腔内见红染无结构分泌样物，瘤细胞呈类圆形、多边形、柱状，部分胞浆空亮，间质较多浆细胞浸润。（b）（HE×20）瘤组织呈片巢状分布，瘤细胞轻度异型，部分胞浆空亮，间质见浆细胞浸润。（c）（HE×20）瘤组织呈片巢状分布，部分区域呈腺样排列，腺腔内见红染无结构分泌样物，瘤细胞呈类圆形、多边形、柱状，部分胞浆空亮。（d）（HE×20）瘤组织浸润支气管粘膜，间质见钙化。（e）免疫组化：CK（＋）。（f）免疫组化：CK7（＋）。Figure 2. Pathological images of the lesion1.5 治疗
经完善术前相关检查，于2022年8月25日在全麻下行胸腔镜左肺上叶癌根治性切除术（左肺上叶切除术+系统性淋巴结清扫术）。术中见肿瘤位于左肺上叶上舌段，直径约3.0 cm，质地硬，肿瘤表面胸膜凹陷皱褶。切除左肺上叶舌段送快速病检：左肺上叶恶性肿瘤，浸润性癌，印片查见癌细胞。遂切除左肺上叶，同时清扫肺门、隆突下、叶间、主肺动脉窗淋巴结。
术后第14 d患者生命体征平稳，切口Ⅱ/甲级愈合，痊愈出院。
1.6 随访
肿瘤科会诊意见：肺腺泡细胞癌低度恶性，T1N0M0 IA3，建议患者定期随访。患者于2023年2月21日至我院随诊，胸部CT平扫未见复发。
2. 讨论
原发性肺涎腺型肿瘤属于肺内低度恶性肿瘤，它起源于气管、支气管黏膜下腺体，故通常表现为紧邻支气管的孤立性肿物，并少有淋巴结转移[4]。其组织学特征及生物学行为与涎腺对应的肿瘤类似。
2021年版WHO肺肿瘤分类[5]中列出7类唾液腺型肿瘤，包括腺样囊性癌、黏液表皮样癌、上皮-肌上皮癌、多形性腺瘤、玻璃样透明细胞癌、肌上皮瘤和肌上皮癌，其中以黏液表皮样癌和腺样囊性癌为最常见的病理类型，而未将腺泡细胞癌列入其中，可能与其病例太少、认识有限有关。原发性肺腺泡细胞癌的病因及发病机制均尚未明确，有研究者调查发现男女发病比例1.6∶1，表明该病可能与性激素有关[6]。本病临床表现缺乏特异性，最常见的症状是咯血和咳嗽[7]。
2.1 MSCT表现及诊疗价值
气管黏膜下腺体主要分布于段支气管以上，故肺内腺泡细胞癌多为中央型，周围型少见，CT表现肿瘤多靠近肺门。肿瘤边界光整，与其恶性程度低有关。本例病灶为左肺上叶舌段支气管腔内外肿块，病灶部分阻塞支气管管腔形成“空气新月征”[8]，另外一部分紧邻支气管，病灶近端、远端支气管扩张、管壁增厚，部分支气管内见异常密度影，这些表现可能与肿瘤阻塞支气管引起炎症反复刺激所致或粘液栓形成等。病灶内多发钙化，相关文献中未见明确报道，在原发于肺内的其他唾液腺肿瘤中，有报道表示肿瘤内钙化与黏液吸收不全钙盐沉积有关[9]，考虑到肺内原发腺泡细胞癌组织学特征及生物学行为与原发于腮腺者相似，但有关文献显示腮腺腺泡细胞癌钙化少见，且常表现为沙粒样钙化[10]，与本病例并不相符，还需搜集更多病例资料并结合病理综合分析。增强病灶呈显著性强化，可能与肿瘤血供丰富有关。
MSCT是诊断原发性肺腺泡细胞癌的重要检查方法，特别是多平面重建，不仅可明确病变部位、形态及其与气管的关系，还能评价肿瘤向外侵犯程度及纵隔淋巴结转移，有利于指导肿瘤分期、临床治疗方案制订，具有较高的术前诊断价值[11]。多期增强扫描，不仅可以了解病变本身密度变化，还能观察其血供情况，有利于与常见的支气管肺癌呈轻、中度强化进行鉴别。此外患者长期随访行CT检查可了解有无复发、预后情况。CT检查贯穿于整个诊疗过程中，对于临床诊断、治疗非常重要。通过CT表现早期发现、诊断疾病，可极大提高患者的治疗效果，改善预后。
2.2 诊断与鉴别诊断
原发性肺腺泡细胞癌的确诊依赖于病理检查（细胞形态学特征和免疫组化），需与以下几类疾病鉴别。
原发于唾液腺的腺泡细胞癌转移至肺：唾液腺肿瘤的既往史或影像学检查发现唾液腺原发灶，基本可明确为肺内转移，此外肺内转移瘤常常表现为肺内多发结节灶，且肺内结节与气管、支气管无明确关系。
肺内原发孤立结节或肿瘤。肺内常见恶性肿瘤：肺鳞癌、肺腺癌，肺鳞癌老年男性多发，与吸烟有关，更多以中央型肺癌为主要表现，早期即可引起支气管狭窄或阻塞性肺炎，易出现纵隔及肺门淋巴结肿大；肺腺癌易发生于女性患者，多数腺癌起源于较小的支气管，多为周围型肺癌，肿瘤的特点有空泡征、空气支气管征，边缘有毛刺、分叶征、血管集束征、胸膜凹陷等，病灶大片状钙化少见，且增强多呈轻、中度强化，较少显著性强化。此外，肺腺癌细胞异型性较大，肺泡上皮标志物TTF1、Napsin A阳性[12]。
肺内其他类型涎腺型肿瘤。如黏液表皮样癌和腺样囊性癌，腺样囊性癌CT多表现为气管壁的弥漫性不规则增厚，与周围组织分界不清，很少钙化，增强多呈轻、中度强化[11]，并且通常肿瘤细胞表达CD117[1]，而腺泡细胞癌CD117阴性；黏液表皮样癌多表现为气管内肿物，可伴钙化，增强多明显强化[13]，其CT表现可与该病例相似，但病灶囊变较腺泡细胞癌更常见，最终可通过细胞学形态以及免疫组化加以鉴别。
肺内良性结节与肿瘤。结核球和错构瘤，结核球周围发现卫星灶较多见，可有钙化，增强不强化或边缘环形强化，本病例病灶周围少许斑点状影可能是误诊为结核的主要征象。错构瘤是支气管内最常见的良性肿瘤，周围型错构瘤较多见，肿瘤内脂肪成分是诊断错构瘤的重要依据，瘤体内可见斑点状或爆米花状钙化是错构瘤特征性表现，但增强绝大多数病灶无明显强化。此外其他肿瘤如支气管类癌，临床上合并有神经内分泌症状。
2.3 治疗与预后
手术根治性切除肿瘤是实现患者长期生存的主要治疗方法[14]，而对手术无法切除（如肿瘤侵犯邻近器官、已有远处转移等）或手术风险高的患者，可以选择辅助放疗、化疗，但放疗、化疗的效果还有待进一步研究[6]。
有研究表明，Ki67抗原的表达与涎腺型肿瘤患者的生存期显著相关，ki67指数≥10％时，肿瘤易复发，淋巴结转移率也较高[15]，本例患者Ki-67阳性细胞数3％，故预后相对较好。但有文献报道，手术治疗后数10年仍有可能复发或转移，因此还需对患者长期随访[16]。
本文报道了1例青少年肺内原发腺泡细胞癌的病例，在实际工作中，医生极易将其误诊为结核或肺内良性肿瘤，此病例报道旨在提高医务人员对该病的认识，减少误诊，避免延误治疗。
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表 1 各种滤波分离方法对比
Table 1 Comparison of different filtering-based methods for wave separation.
方法名称 适用条件 处理域 优缺点 基于平面波解构滤波的散
射波分离方法适用于在倾角域形态或曲线特征上具有显著差异的各种波之间的分离。 叠前处理、叠后处理 优点是能够很好地压制反射波，实现散射波分离；缺点是计算成本较高。 基于扩散滤波的散射波分
离方法适用于在能量大小和分布具有显著差异的各种波之间的分离。 叠后处理 优点是可以不断调整扩散系数和迭代次数，有效提高散射波分离精度，提高了偏移剖面的信噪比；缺点是计算量较大。 基于倾角滤波的散射波分
离方法适用于在不同道集域（共中心点道集、共炮点道集、共偏移距道集）具有特征差异的各种波之间的分离。 叠前处理 优点是能够较完整地分离散射波；缺点是低倾角的散射波信息易失真或丢失。 基于偏移滤波的散射波分
离方法适用于在传播时差和传播路径具有特征差异的各种波之间的分离。 叠前处理 优点是在各个变换域的分辨率都得到提高；缺点是计算量较大，不能很好地处理混叠的波场。 基于F-K滤波的散射波分
离方法适用于在频率波数域和频率偏移距域具有特征差异的各种波之间的分离。 叠前处理 优点是去噪能力强、振幅保真性好，能够消除反射波，增强散射波；缺点是反射波消除不彻底，易破坏反射信息的波形特征和振幅特征。 
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[1] DECKER L, KLOKOV A. Diffraction extraction by plane-wave destruction of partial images[C]//2014 SEG Annual Meeting, 1949. DOI: 10.1190/segam2014-1458.1.
[2] DECKER L, MERZLIKIN D, FOMEL S. Diffraction imaging and time-migration velocity analysis using oriented velocity continuation[J]. Geophysics, 2017, 82(2): U25−U35. doi: 10.1190/geo2016-0141.1
[3] GELIUS L J. Limited-view diffraction tomography in a nonuniform background[J]. Geophysics, 1995, 60(2): 580−588. doi: 10.1190/1.1443796
[4] GELIUS L J, TYGEL M, TAKAHATA A K, et al. High-resolution imaging of diffractions: A window-steered MUSIC approach[J]. Geophysics, 2013, 78(6): S255−S264. doi: 10.1190/geo2013-0047.1
[5] LANDA E, KEYDAR S. Seismic monitoring of diffraction images for detection of local heterogeneities[J]. Geophysics, 1998, 63(3): 1093−1100. doi: 10.1190/1.1444387
[6] BANSAL R, IMHOF M G. Diffraction enhancement in prestack seismic data[J]. Geophysics, 2005, 70(3): V73−V79. doi: 10.1190/1.1926577
[7] FOMEL S. Applications of plane-wave destruction filters[J]. Geophysics, 2002, 67(6): 1946−1960. doi: 10.1190/1.1527095
[8] FOMEL S, LANDA E, TANER M T. Poststack velocity analysis by separation and imaging of seismic diffractions[J]. Geophysics, 2007, 72(6): U89−U94. doi: 10.1190/1.2781533
[9] NEMETH T, SUN H, SCHUSTER G T. Separation of signal and coherent noise by migration filtering[J]. Geophysics, 2000, 65(2): 574−583. doi: 10.1190/1.1444753
[10] 陈可洋, 吴沛熹, 杨微. 扩散滤波方法在地震资料处理中的应用研究[J]. 岩性油气藏, 2014,26(1): 117−122. doi: 10.3969/j.issn.1673-8926.2014.01.020 CHEN K Y, WU P X, YANG W. Research on the application of diffusion filtering method in seismic data processing[J]. Lithologic Oil and Gas Reservoir, 2014, 26(1): 117−122. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1673-8926.2014.01.020
[11] 陈可洋, 杨微, 吴清岭, 等. 地震反射波与散射波波场分离方法初探[J]. 岩性油气藏, 2013,25(2): 76−81. CHEN K Y, YANG W, WU Q L, et al. Preliminary study on the separation method of seismic reflection wave and scattered wave field[J]. Lithologic Oil and Gas Reservoir, 2013, 25(2): 76−81. (in Chinese).
[12] LI C, ZHANG J. Wavefield separation using irreversible-migration filtering[J]. Geophysics, 2022, 87(3): A43−A48. doi: 10.1190/geo2021-0607.1
[13] BAKER B B, COPSON E T. The mathematical theory of Hyugens' principle[J]. Oxford: Clarendon Press, 1939.
[14] KHAIDUKOV V, LANDA E, MOSER T J. Diffraction imaging by focusing-defocusing: An outlook on seismic super resolution[J]. Geophysics, 2004, 69(6): 1478−1490. doi: 10.1190/1.1836821
[15] 吴如山. 地震波散射: 理论与应用[J]. 地球物理学进展, 1989,(4): 1−23. WU R S. Seismic wave scattering: Theory and applications[J]. Progress in Geophysics, 1989, (4): 1−23. (in Chinese).
[16] HARLAN W S, CLAERBOUT J F, ROCCA F. Signal/noise separation and velocity estimation[J]. Geophysics, 1984, 49(11): 1869−1880. doi: 10.1190/1.1441600
[17] CLAERBOUT J F, Abma R. Earth soundings analysis: Processing versus inversion[M]. London: Blackwell Scientific Publications, 1992.
[18] HAO H M, ZHANG J, KONG X, et al. Diffracting objective imaging based on plane wave record[C]//Society of Exploration Geophysicists. Nonrecurring Meetings 2011: International Geophysical Conference, Shenzhen, China, 2011. https://doi.org/10.1190/1.4705051.
[19] TANER M T, FOMEL S. Separation and imaging of seismic diffractions using plane-wave decomposition[C]//2006 SEG Annual Meeting. OnePetro, 2006.
[20] 刘玉金, 李振春, 黄建平, 等. 绕射波叠前时间偏移速度分析及成像[J]. 地球物理学进展, 2013,28(6): 3022−3029. LIU Y J, LI Z C, HUANG J P, et al. Diffraction wave prestack time migration velocity analysis and imaging[J]. Progress in Geophysics, 2013, 28(6): 3022−3029. (in Chinese).
[21] 孔雪, 李振春, 黄建平, 等. 基于平面波记录的绕射目标成像方法研究[J]. 石油地球物理勘探, 2012,47(4): 674−682, 518. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2012.04.014. KONG X, LI Z C, HUANG J P, et al. Research on diffraction target imaging method based on plane wave recording[J]. Petroleum Geophysical Exploration, 2012, 47(4): 674−682, 518. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2012.04.014. (in Chinese).
[22] KONG X, WANG D Y, LI Z C, et al. Diffraction separation by plane-wave prediction filtering[J]. Applied Geophysics, 2017, 14(3): 399−405. doi: 10.1007/s11770-017-0634-9
[23] KONG X, WANG D Y, LI Z C, et al. Study on the separation and imaging of diffracted waves in dip domain based on slope analysis[J]. Applied Geophysics, 2020, 17(1): 103-110, 169.
[24] 黄建平, 李振春, 孔雪, 等. 基于PWD的绕射波波场分离成像方法综述[J]. 地球物理学进展, 2012,27(6): 2499−2510. HUANG J P, LI Z C, KONG X, et al. Overview of PWD based diffraction wave field separation imaging methods[J]. Progress in Geophysics, 2012, 27(6): 2499−2510. (in Chinese).
[25] LIU L, VINCENT E, JI X, et al. Imaging diffractors using wave-equation migration[J]. Geophysics, 2016, 81(6): S459−S468. doi: 10.1190/geo2016-0029.1
[26] MERZLIKIN D, FOMEL S, SEN M K. Least-squares path-summation diffraction imaging using sparsity constraints[J]. Geophysics, 2019, 84(3): S187−S200. doi: 10.1190/geo2018-0609.1
[27] PERONA P, MALIK J. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, 12(7): 629−639. doi: 10.1109/34.56205
[28] FEHMERS G C, HÖCKER C F W. Fast structural interpretation with structure-oriented filtering[J]. Geophysics, 2003, 68(4): 1286−1293. doi: 10.1190/1.1598121
[29] 孙夕平, 杜世通, 汤磊. 相干增强各向异性扩散滤波技术[J]. 石油地球物理勘探, 2004,39(6): 651−655, 665. doi: 10.3321/j.issn:1000-7210.2004.06.006 SUN X P, DU S T, TANG L. Coherent enhanced anisotropic diffusion filtering technology[J]. Petroleum Geophysical Exploration, 2004, 39(6): 651−655, 665. (in Chinese). doi: 10.3321/j.issn:1000-7210.2004.06.006
[30] 王绪松, 杨长春. 对地震图像进行保边滤波的非线性各向异性扩散算法[J]. 地球物理学进展, 2006,(2): 452−457. doi: 10.3969/j.issn.1004-2903.2006.02.017 WANG X S, YANG C C. A nonlinear anisotropic diffusion algorithm for edge preserving filtering of seismic images[J]. Progress in Geophysics, 2006, (2): 452−457. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1004-2903.2006.02.017
[31] LAVIALLE O, POP S, GERMAIN C, et al. Seismic fault preserving diffusion[J]. Journal of Applied Geophysics, 2007, 61(2): 132−141. doi: 10.1016/j.jappgeo.2006.06.002
[32] KADLEC B J, DORN G A, TUFO H M. Confidence and curvature-guided level sets for channel segmentation[M]//Society of Exploration Geophysicists. SEG Technical Program Expanded Abstracts 2008, 2008: 879-883.
[33] 张尔华, 王伟, 高静怀, 等. 非线性各向异性扩散滤波器用于三维地震资料噪声衰减与结构特征增强[J]. 地球物理学进展, 2010,25(3): 866−870. doi: 10.3969/j.issn.1004-2903.2010.03.019 ZHANG E H, WANG W, GAO J H, et al. Application of nonlinear anisotropic diffusion filter to noise attenuation and structural feature enhancement of 3D seismic data[J]. Progress in Geophysics, 2010, 25(3): 866−870. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1004-2903.2010.03.019
[34] 朱生旺, 李佩, 宁俊瑞. 局部倾角滤波和预测反演联合分离绕射波[J]. 地球物理学报, 2013,56(1): 280−288. doi: 10.6038/cjg20130129 ZHU S W, LI P, NING J R. Separation of diffracted waves by local dip filtering and prediction inversion[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2013, 56(1): 280−288. (in Chinese). doi: 10.6038/cjg20130129
[35] KENT G M, KIM I I, HARDING A J, et al. Suppression of sea-floor-scattered energy using a dip-moveout approach−Application to the mid-ocean ridge environment[J]. Geophysics, 1996, 61(3): 821−834. doi: 10.1190/1.1444007
[36] 闫艳琴, 马学军. 基于优化反演的绕射波提取成像技术及其应用[J]. 石油物探, 2021,60(4): 574−583. doi: 10.3969/j.issn.1000-1441.2021.04.006 YAN Y Q, MA X J. Diffraction wave extraction imaging technology based on optimized inversion and its application[J]. Petroleum Geophysical Prospecting, 2021, 60(4): 574−583. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1000-1441.2021.04.006
[37] ZHANG R. Fresnel aperture and diffraction prestack depth migration[J]. CDSST Annual Report, 2004: 1-11.
[38] ZHU X, WU R S. Imaging diffraction points using the local image matrix in prestack migration[C]//2008 SEG Annual Meeting. OnePetro, 2008.
[39] KOREN Z, RAVVE I. Specular/diffraction imaging by full azimuth subsurface angle domain decomposition[M]//Society of Exploration Geophysicists. SEG Technical Program Expanded Abstracts 2010, 2010: 3268-3272.
[40] De FIGUEIREDO J J S, OLIVEIRA F, ESMI E, et al. Diffraction Imaging Based on the Diffraction Operator[C]//European Association of Geoscientists & Engineers. 73th EAGE Conference and Exhibition incorporating SPE EUROPEC 2011, 2011: cp-238-00049.
[41] ZHANG J, ZHANG J. Diffraction imaging using shot and opening-angle gathers: A prestack time migration approach[J]. Geophysics, 2014, 79(2): S23−S33. doi: 10.1190/geo2013-0016.1
[42] ZHAO J, WANG Y, YU C. Diffraction imaging by uniform asymptotic theory and double exponential fitting[J]. Geophysical Prospecting, 2015, 63(2): 338−353. doi: 10.1111/1365-2478.12199
[43] 李晓峰, 黄建平, 李振春, 等. 基于反稳相滤波的边缘绕射成像方法研究[J]. 地球物理学进展, 2015,30(3): 1205−1213. doi: 10.6038/pg20150328 LI X F, HUANG J P, LI Z C, et al. Research on edge diffraction imaging method based on anti stable phase filtering[J]. Progress in Geophysics, 2015, 30(3): 1205−1213. (in Chinese). doi: 10.6038/pg20150328
[44] 刘培君, 黄建平, 李振春, 等. 一种基于反稳相的深度域绕射波分离成像方法[J]. 石油地球物理勘探, 2017,52(5): 967−973, 879. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.05.009. LIU P J, HUANG J P, LI Z C, et al. A depth domain diffracted wave separation imaging method based on anti stable phase[J]. Petroleum Geophysical Exploration, 2017, 52(5): 967−973, 879. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.05.009. (in Chinese).
[45] MOON W, CARSWELL A, TANG R, et al. Radon transform wave field separation for vertical seismic profiling data[J]. Geophysics, 1986, 51(4): 940−947. doi: 10.1190/1.1442151
[46] ROWBOTHAM P S, GOULTY N R. Wavefield separation by 3-D filtering in cross hole seismic reflection processing[J]. Geophysics, 1994, 59(7): 1065−1071. doi: 10.1190/1.1443662
[47] BOULFOUL M, WATTS D R. Separation and enhancement of split S-waves on multicomponent shot records from the BIRPS WISPA experiment[J]. Geophysics, 1994, 59(1): 131−139. doi: 10.1190/1.1443524
[48] MacBETH C, LI X Y, ZENG X, et al. Processing of a nine-component near-offset VSP for seismic anisotropy[J]. Geophysics, 1997, 62(2): 676−689. doi: 10.1190/1.1444176
[49] ZHOU H, SATO M. Application of vertical radar profiling technique to Sendai Castle[J]. Geophysics, 2000, 65(2): 533−539. doi: 10.1190/1.1444748
[50] 李彩芹, 张华. 小波变换与F-K联合滤波在面波分离中的应用[J]. 中国煤田地质, 2007,(4): 60−61, 84. LI C Q, ZHANG H. Application of wavelet transform and F-K joint filtering in surface wave separation[J]. China Coal Field Geology, 2007, (4): 60−61, 84. (in Chinese).
[51] 赵娟娟, 李德春, 匡伟, 等. F-K滤波方法分离地震绕射波和反射波[J]. 能源技术与管理, 2010,(3): 16−17. doi: 10.3969/j.issn.1672-9943.2010.03.007 ZHAO J J, LI D C, KUANG W, et al. Separation of seismic diffracted and reflected waves by F-K filtering method[J]. Energy Technology and Management, 2010, (3): 16−17. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1672-9943.2010.03.007
[52] LOU M, CAMPBELL M, CHENG D, et al. An improved parametric inversion methodology to separate P and SV wavefields from VSP data[C]//2013 SEG Annual Meeting. OnePetro, 2013.
[53] 万光南. f-k滤波在压制面波噪声中的应用[J]. 中州煤炭, 2014,(2): 99−101. WAN G N. Application of f-k filtering in suppressing surface wave noise[J]. Zhongzhou Coal, 2014, (2): 99−101. (in Chinese).
[54] LI H, YANG G, WANG J, et al. Ground-roll suppression by EMD algorithm based on average value constraint[C]//2016 SEG International Exposition and Annual Meeting. OnePetro, 2016.
[55] SUN J, ZHENG J, GUO J, et al. An f-k filtering technology based on structural constraint to suppress the interference of small-scale geologic bodies in fault identification[M]//Society of Exploration Geophysicists. SEG Technical Program Expanded Abstracts 2017, 2017: 2315-2319.
[56] SUN Y, FEI T W. Wavefield separation at an arbitrary propagation direction via f-k filtering[C]//SEG Technical Program Expanded Abstracts 2018. Society of Exploration Geophysicists, 2018: 4171-4175.
[57] 吕佳静, 程广利, 袁骏, 等. 波数域滤波法提取海底地震波场中的表面波[C]//中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集, 2019: 43-45. [58] 吴海波, 张平松, 胡雄武, 等. f-k滤波在探地雷达数据去噪中的应用[J]. 安徽理工大学学报(自然科学版), 2020,40(1): 33−37. WU H B, ZHANG P S, HU X W, et al. Application of f-k filtering in ground penetrating radar data denoising[J]. Journal of Anhui University of Science and Technology (Natural Science Edition), 2020, 40(1): 33−37. (in Chinese).
[59] 李志娜, 李振春, 王鹏, 等. 地震资料F-K滤波去除相干噪声综合性实验[J]. 实验技术与管理, 2022,39(1): 66−71. DOI: 10.16791/j.cnki.sjg.2022.01.014. LI Z N, LI Z C, WANG P, et al. Comprehensive experiment on F-K filtering of seismic data to remove coherent noise[J]. Experiment Technology and Management, 2022, 39(1): 66−71. DOI: 10.16791/j.cnki.sjg.2022.01.014. (in Chinese).
[60] 马铭, 包乾宗. 利用Encoder-Decoder框架的深度学习网络实现绕射波分离及成像[J]. 石油地球物理勘探, 2023,58(1): 56−64. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2023.01.005. MA M, BAO Q Z. Deep learning network using Encoder-Decoder framework for bypass wave separation and imaging[J]. Petroleum Geophysical Exploration, 2023, 58(1): 56−64. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2023.01.005. (in Chinese).
[61] 盛同杰, 赵惊涛, 彭苏萍. 地震绕射波弱信号U-net网络提取方法[J]. 地球物理学报, 2023,66(3): 1192−1204. doi: 10.6038/cjg2022Q0073 SHENG T J, ZHAO J T, PENG S P. Extraction method of seismic bypass wave weak signal U-net network[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2023, 66(3): 1192−1204. (in Chinese). doi: 10.6038/cjg2022Q0073
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