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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于自适应纹理分析的DAS-VSP数据相干噪声压制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119395757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411532839.X，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权基于自适应纹理分析的DAS-VSP数据相干噪声压制方法及系统是由赵海霞;朱仕祺;白婷婷;晏文璟设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应纹理分析的DAS-VSP数据相干噪声压制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应纹理分析的DAS‑VSP数据相干噪声压制方法及系统，分别计算合成DAS‑VSP数据中有效信号和噪声的垂直和水平方向导数及其频数值，计算像素之间的相关性画出空间相关性图，指引训练策略的选取；将传统盲点网络扩展为邻域遮蔽网络，对输入数据进行旋转构造多个子图并进行平移裁剪构成盲邻域；设计相应的盲邻域遮蔽策略，使得网络满足盲点网络噪声像素独立的条件；提出新的非对称膨胀卷积忽略相干噪声的影响；将普通的全变分正则化扩展为纹理全变分正则化，根据信号和噪声的不同纹理特性计算纹理权重因子平滑噪声保留信号；在合成地震数据和实际DAS‑VSP地震数据上进行去噪试验，并通过定量指标信噪比、结构相似性和可视化效果分析去噪效果。

本发明授权基于自适应纹理分析的DAS-VSP数据相干噪声压制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应纹理分析的DAS‑VSP数据相干噪声压制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、分别计算合成DAS‑VSP数据中有效信号和噪声的垂直和水平方向导数及其频数值，根据像素之间的相关性画出空间相关性图，并选取训练策略； S2、根据步骤S1选取的训练策略将盲点网络扩展为邻域遮蔽网络，对输入数据进行旋转构造多个子图并进行平移裁剪构成盲邻域； S3、根据噪声不同的相关特性对步骤S2得到的盲邻域设置相应的遮蔽策略，使得邻域遮蔽网络满足盲点网络噪声像素独立的条件； S4、采用非对称膨胀卷积忽略步骤S1得到的有效信号中相干噪声的影响； S5、将普通的全变分正则化扩展为纹理全变分正则化，根据信号和噪声的不同特性计算纹理权重因子，进一步平滑步骤S4中得到的噪声并保留信号，结合步骤S3得到的遮蔽策略构建自监督方法； S6、基于步骤S5构建的自监督方法对合成地震数据和实际DAS‑VSP地震数据进行处理，实现DAS‑VSP数据相干噪声压制。

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