Resumen

El presente trabajo presenta un nuevo método espacial adaptativo basado en las wavelets para la reducción de ruido presente en los registros sísmicos (sismogramas), el cual denominaremos NeighContext. El algoritmo que se propone supera a otros reportados anteriormente. El mismo usa información de los coeficientes vecinos y el modelado de contextos. Los contextos son usados para estimar los parámetros estadísticos de cada coeficiente que será umbralizado, permitiendo así adaptar la estrategia a seguir para establecer los umbrales correspondientes. Se presentan, además, los resultados experimentales derivados de la aplicación del algoritmo que demuestran que este método no solo supera, para señales sísmicas, al método NeighShrink, sino también a otros recientes esquemas de reducción de ruido.

Palabras clave: sismogramas, reducción de ruido, umbral, wavelets, modelado

Context based sismogram denoising using neighbouring wavelet coefficients

Abstract

The present work presents a new adaptive spatial method based on wavelets for the reduction of noise present in seismic records (seismograms), which we will call NeighContext. The proposed algorithm outperforms other previously reported algorithms. It uses information from the neighboring coefficients and the modeling of contexts. The contexts are used to estimate the statistical parameters of each coefficient that will be thresholded, thus allowing adapting the strategy to be followed to establish the corresponding thresholds. In addition, the experimental results derived from the application of the algorithm show that this method not only exceeds, for seismic signals, the NeighShrink method, but also other recent noise reduction schemes.

Keywords: seismograms, noise reduction, threshold, wavelet, modeling