摘要
本发明属于地震勘探和人工智能技术领域,涉及一种地震数据高分辨率重建与随机噪声抑制方法,通过经典生成器对低分辨率、含噪地震数据进行特征提取与重建,生成高分辨率、去噪后的地震图像;通过量子增强双路径判别器对真实地震数据与生成结果进行判别学习,不断优化生成器的重建能力。本发明设计的量子增强双路径结构,不仅能提升模型对复杂地震信号的建模能力,使重建图像更加精细、结构更加清晰,还能增强网络对随机噪声的鲁棒性,实现更有效的噪声抑制。本发明残差学习机制使各层之间的特征交互更加充分,有助于地震特征在不同层次传递与融合,从而提升整体重建质量。本方法可在实现地震数据高分辨率重建的同时,显著提高对随机噪声的抑制效果。