拉普拉斯去噪机理
为了压制低频逆时噪声，引入了图像处理的计
算方法。以拉普拉斯算子为例，它是欧几里德空间
中的一个二阶微分算子，同时也是一种重要的图像
增强算子，可在图像边缘处产生一个陡峭的零交叉
（图像边缘的二阶导数产生由正到负的过零点，简
称为零交叉），这正是利用拉普拉斯算子实现图像边
缘检测的依据。由于拉普拉斯算子是各向同性滤波
器，即滤波器的响应与滤波器作用的图像的突变方
向无关，而且实现简单，被广泛应用于图像锐化和
高频增强等的算法中。
基于拉普拉斯算子的叠前逆时噪声压制方法
陈可洋
（中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院）
摘要：低频噪声是叠前逆时偏移成像的主要问题。分析了叠前逆时噪声的产生机制和基于拉普拉斯算
子的图像去噪机理，采用拉普拉斯算子分别在叠加成像域、共成像点域和共炮点域分别进行了叠前逆时
噪声的压制处理试验，并与高通滤波压噪方法进行对比。数值实例研究表明，偏移速度的不准确是造成
叠前低频逆时噪声的主要原因，此外正演子波波形与数值模拟记录波形的不匹配和应用相关逆时成像条
件是引入低频成像噪声的次级成因。另外，在不同域的基于拉普拉斯算子的低频噪声压制效果均较为明
显，其中在共炮点域的去噪效果最佳，且其去噪效果要优于常规滤波方法，去噪后的剖面上地层细节特征
更加清晰，共成像点道集上的水平同相轴能准确地凸显出来。
关键词：拉普拉斯算子；低频逆时噪声；有限差分；压制方法；Marmousi 模型
中图分类号：P631.4 文献标识码：A
0 引言
地震波叠前逆时成像是目前复杂构造高精度
波动方程成像的重要方法之一。该方法是地震波正
演数值模拟问题的反向传播问题，即两者均是基于
双程地震波方程来开展问题研究的，仅仅是前者需
要应用逆时成像条件来实现波场成像［1-5］。由于逆
时偏移过程是采用双程地震波动方程，不需要将逆
时偏移脉冲响应进行上下行波波场分离处理，因
此，对地震波动方程的近似较少，仅受采用的数值
离散算法等的影响，这就克服了常规单程地震波动
方程偏移方法受倾角限制的缺点，适合于任意倾角、
任意偏移孔径的叠前成像问题，同时也适合处理速
度在横纵向变化较为剧烈的情况。由于逆时偏移方
法是基于双程地震波动方程，其整个逆时延拓过程
可以完全遍历整个计算模型区域，因此，不存在如
常规克希霍夫叠前深度偏移方法的计算盲区等问
题［6-12］。同时，该方法又可以实现多次波、回转反射
波等常规认为干扰波类型波场的准确归位问题，这
正是当前叠前逆时成像技术的独特优势之处。
当前，叠前逆时成像技术正处于工业化应用阶
段，并在海洋地震资料中取得了较为明显的处理效
果［13-20］，但在陆地地震资料中改善程度相对较小，其
改善程度取决于实际复杂地表条件和速度模型的
准确性。首先，逆时成像技术需要解决的技术问题
与地震波正演数值模拟技术相一致，例如网格剖分
方案、吸收边界条件、稳定性条件、数值离散方法
等，通过优化剖分网格和采用较好的数值离散算法
等可以解决该技术难题；其次，速度模型的准确求
取是当今地球物理界的热点之一，也是实现高精度
逆时成像的前提，目前地震波全波形反演方法是获
取准确速度模型最具潜力的技术，但该方法需进行
多次叠前逆时成像，更新偏移速度以获取最佳的反
演速度值，因此计算量较为庞大，且计算结果易受
地震资料采集质量的影响，这些突出问题正是制约
该方法实现工业化推广应用的因素；最后，相比于
常规叠前深度成像方法，如克希霍夫积分法、单程
波成像方法等，叠前逆时成像技术计算效率偏低，
数据临时空间存储的需求较大（常规相关逆时成像
方法尤为显著），因此计算机技术的发展是影响逆时
成像技术工业化应用的主要因素［21-25］，但近些年来
第23 卷第5 期
2011 年10 月
岩性油气藏
LITHOLOGIC RESERVOIRS
Vol.23 No.5
Oct. 2011
文章编号：1673-8926（2011）05-0087-09
收稿日期：2011- 02-10；修回日期：2011- 03-16
基金项目：国家重点基础研究发展计划“973”项目“火山岩储层及其油气藏识别与评价技术研究”（编号：2009CB219307）。
第一作者简介：陈可洋，1983 年生，男，硕士，主要从事多维高精度弹性波正演数值模拟及其叠前逆时偏移成像方法、地球物理资料特殊处理
方法及C 语言程序设计研究。地址：（163712）黑龙江省大庆市让胡路区大庆油田勘探开发研究院地震处理二室。电话：
（0459）5508524。E-mail：keyangchen@163.com
岩性油气藏第23 卷第5 期
基于CPU/GPU 的集群并行计算技术已可以较大程
度地改善现状，因为在通常情况下GPU 计算技术计
算效率要比CPU 计算技术提高100 倍左右［26-27］，因
此利用CPU/GPU 的集群并行计算技术可实现以计
算换存储的问题，使逆时成像方法的计算效率大为
提高，从而可有效解决逆时成像技术需要超大磁盘
空间的问题。但是叠前逆时成像技术仍存在一个
突出问题，即成像剖面存在较强能量的低频逆时噪
声［28-49］，它主要是由于速度模型不准和不相干的干
扰波场满足叠前逆时成像条件成像形成，其噪声频
率通常较低，如果采用滤波的方法，则消除效果往
往不彻底，也不够理想，易破坏有效波场信息。综上
可知，研魘z究低频逆时噪声的产生机理和如何消除低
频逆时噪声是高精度叠前逆时成像技术实现广泛
应用的关键因素之一。
1 噪声机制和去噪机理
1. 1 低频噪声的产生机制
逆时噪声常以较强能量的低频波场为特征，且
分布于整个成像剖面，掩盖了地震剖面的有效细节
特征。
目前工业化成像软件中最常用的叠前逆时成
像条件（相关型）如下
R（x，z）=
s Σ
t Σ
Σ pU （x，z，t）・pD （x，z，t）Σ （1）
式中：R（x，z）为多炮空域逆时成像结果； pU （x，z，t）
为时域震源波场； pD （x，z，t）为时域接收记录波场；
s 为成像总炮数；t 为时间。
式（1）即为震源波场（正向模拟）与接收波场
（逆时延拓）的互相关计算公式。由于式中的互相关
计算是在整个采集时间t 范围内实现的，而在某一
空间位置（x0 ，z0 ）处，进行互相关计算的准确对象应
该为pU （x0 ，z0 ，tm ）和pD （x0 ，z0 ，tm ）（其中tm
为震源
波场正演传播至（x0 ，z0 ）位置处的真实走时）。由于
速度模型和时间tm
均较难求准，使得在共成像点道
集的同相轴弯曲，最终在叠加道上直接引入了低频
逆时噪声。同时，考虑到逆时成像能够实现多次波、
回转波场的准确成像，为了利用更多的波场信息得
到准确的成像结果，在整个采集时间范围内进行互
相关成像计算成为当前叠前逆时成像的常用策略，
但这一计算过程又引入了逆时噪声，特别是当参与
互相关计算的波场能量较强，且又不能在准确的空
间位置上进行成像时，逆时成像的噪声能量较强。
另外，参与互相关计算的地震波场在其整个传播空
间范围内是连续的，因此低频逆时噪声在成像剖面
上也是连续的，即使偏移速度非常准确，成像剖面
多少都存在低频逆时噪声。此外，在正演模拟子波
的波形与数值模拟记录（或实际地震资料）中的子
波波形不一致的情形下，由于这2 种子波在同时刻
的某一成像空间点位置成像时，不能实现最大峰值
振幅的相关计算，从而引入了部分低频逆时噪声。
1. 2 拉普拉斯去噪机理
为了压制低频逆时噪声，引入了图像处理的计
算方法。以拉普拉斯算子为例，它是欧几里德空间
中的一个二阶微分算子，同时也是一种重要的图像
增强算子，可在图像边缘处产生一个陡峭的零交叉
（图像边缘的二阶导数产生由正到负的过零点，简
称为零交叉），这正是利用拉普拉斯算子实现图像边
缘检测的依据。由于拉普拉斯算子是各向同性滤波
器，即滤波器的响应与滤波器作用的图像的突变方
向无关，而且实现简单，被广泛应用于图像锐化和
高频增强等的算法中。
二维拉普拉斯算子的微分形式如下
2 f（x，z）= 鄣2 f（x，z）
鄣x2 + 鄣2 f（x，z）
鄣z2 （2）
如果某一点（i， j）的二维空间位置处于矩阵
（i-1， j-1） （i， j-1） （i+1， j-1）
（i-1， j） （i， j） （i+1， j）
（i-1， j+1） （i， j+1） （i+1， j+1
鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣）
的中心点，则式（2）
在该点位置的二阶中心网格有限差分离散计算公
式为
2 f（i， j）=f（i+1， j）+f（i-1， j）+f（i， j+1）+
f（i， j-1）-4 f（i， j） （3）
式（3）又可以表示为拉普拉斯滤波模板的形式
0 1 0
1 -4 1
0 1
鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣鄣0
（4）
同理，一维拉普拉斯算子的微分形式为
2 f（x）= 鄣2 f（x）
鄣x2 （5）
式（5）的二阶中心网格有限差分离散公式为
2 f（i）= f（i+1）+ f（i-1）-2f（i） （6）
其滤波模板可表示为
［1 -2 1］ （7）
ΔΔΔΔ88
2000111 年陈可洋：基于拉普拉斯算子的叠前逆时噪声压制方法
在数字图像处理领域里，将滤波模板与待处理
的图像数据作互相关运算（邻域相乘再累加），从而
实现边缘锐化等处理。分析式（4）和式（7）可知，拉
普拉斯滤波模板中的所有系数之和为0。根据图像
处理理论，在模板所覆盖区域内的像素相同或者像
素的变化较为缓慢，而经该滤波模板处理后的响应
输出为0 或为一个很小的像素值。
地震数据和图像数据的本质是一致的，均为以
数值表示的数据，因此，地震数据是适合图像处理
的。拉普拉斯算子可以将其滤波邻域范围内变化较
为缓慢或相同的数值做消除处理，从而提取数据中
的边缘特征信息。考虑到逆时偏移结果中普遍存在
低频逆时噪声，且该噪声在成像剖面中的分布范围
往往是全区的，因此该低频逆时噪声具有在其邻域
内变化较为缓慢的特点。由此可知，拉普拉斯算子
可以实现低频逆时噪声的压制处理，同时又具有高
频增强的能力，可以凸显成像剖面中的地层细节如
微断层等的特点。与常规滤波方法相比，该方法可
以较好地保留地层变化的细节特征，同时，引入的
噪声较小，且低频逆时噪声压制得较为彻底。
2 去噪实例
2. 1 拉普拉斯算子去噪
以Marmousi 速度模型为例（图1），其右侧小图
为速度模型的一个局部放大剖面，用此小剖面在下
边的每个环节中可观察其细节的变化。模型总大小
为3 400 m×1 400 m，空间网格纵、横向均为5 m，最
小速度为1 028 m/s，最大速度为4 670 m/s，密度均
为1 g/cm3。采用最大频率为80 Hz 的零相位Ricker
子波在地表激发，时间步长为0.2 ms，满足计算所需
的稳定性条件。数值模拟的差分精度为时间2 阶、
空间12 阶（保证正演模拟结果具有足够的数值精
度，无明显的数值频散问题），在边界处采用PML 吸
收边界条件（边界网格节点为20 个，以保证计算结
果能最大程度地压制边界反射波，提高有效模拟区
域的信噪比），单炮接收时间为2 s。按照纵观测系
统单边排列接收方式（炮点位于排列右侧，排列长
度为1 000 m，最小炮检距为0 m，道间距5 m，且排
图1 Marmousi 速度模型
Fig. 1 Marmousi velocity model
距离/m
2500
列随炮点移动，炮点和检波点的相对位置关系保持
不变，如图1 所示），第一炮位置距离模型地表最左
侧1 000 m，炮间距为20 m。按照观测系统采集得
到121 个共炮点道集，采用相关型叠前逆时成像条
件对产生的121 个共炮点道集进行叠前逆时深度
偏移，同时采用不同域拉普拉斯算子进行逆时噪声
压制试验。
图2a 为121 个共炮点叠前逆时成像叠加的结
果（采用准确的偏移速度情况下）；图2b 为第一个
炮集的叠前逆时成像结果；图2c 为第一个炮点位
置处的共成像点道集，共121 道，这些成像道组合
形成图2c。分析图2 可知，成像剖面（图2a）中存在
较强能量的低频逆时噪声的干扰，这一点在单炮偏
移结果（图2b）和共成像点道集（图2c）上尤为明
显，虽然单炮逆时成像剖面上的强能量低频逆时噪
声经多炮叠加后，其能量得到局部压制，但由于这
些较强能量的低频逆时噪声的存在，仍使成像精度
受到较大程度的影响。该噪声主要是由于正演波场
和接收波场在整个采集时间范围内相关成像计算
累加而形成，目前国内外仍无有效方法在成像过程
中实现对该逆时噪声的完全压制。
图3a 和图3b 分别为在叠加成像域对图2a 经
一次和二次二维拉普拉斯算子去噪后的逆时成像
剖面；图4a、图4b 和图4c 分别为在共炮点域经一
次二维拉普拉斯算子去噪后的叠加剖面和第一炮
逆时剖面的处理结果以及第一炮位置处的共成像
0
500
1000
深度/m
0 500 1000 1500 2000 3000
300 350 400
50
100
150
样点序号
排列长度震源排列移动方向
道号
89
岩性油气藏第23 卷第5 期
点道集，图4d、图4e 和图4f 分别为在共炮点域经
二次二维拉普拉斯算子去噪后的叠加剖面和第一
炮逆时剖面的处理结果以及第一炮位置处的共成
像点道集；图5a 为共炮点道集转换到共成像点域
进行一维垂直方向（因为在共成像点道集上逆时噪
声主要分布在垂直方向上，若采用一维水平方向去
噪，则易损失水平同相轴信号，从而影响叠加效果）
拉普拉斯算子去噪后的叠加剖面，图5b、图5c 和图
5d 分别为共成像点域去噪后转换到炮域的第一炮
逆时成像剖面和共成像点域去噪后第一炮位置处
的共成像点道集以及图5a 再经二维拉普拉斯算子
逆时去噪后的结果。
分析图3～图5 可知，在去噪前的共成像点道
集上，其同相轴被低频逆时噪声能量所覆盖，而经
图2 叠前逆时偏移叠加结果（a）和第一炮逆时偏移结果（b）以及共成像点道集（c）
Fig. 2 Pre-stack reverse-time migration （a）, reverse-time migration of the first shot （b） and the common imaging gather （c）
图3 图2（a）经一次（a）和二次（b）二维拉普拉斯算子去噪后的逆时成像剖面
Fig. 3 Noise suppression section with once （a） and twice （b） 2D Laplacian operator corresponding to Fig. 2 （a）
距离/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
0
500
1000
深度/m
1 41 81 121
（a）
（b） （c）
炮序号
距离/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
（a）
（b）
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
90
2000111 年
图4 共炮点域一次二维拉普拉斯算子去噪后的逆时成像剖面（a）和第一炮去噪处理结果（b）以及共成像点道集（c）；
共炮点域二次二维拉普拉斯算子去噪后的逆时成像剖面（d）和第一炮去噪处理结果（e）以及共成像点道集（f）
Fig. 4 Noise suppression reverse-time migration section with once 2D Laplacian operator in common shot domain （a）,
noise processing result of the first shot （b） and its common imaging gather (c); noise suppression reverse-time migration
section with twice 2D Laplacian operator in common shot domain （d）, noise processing result of the first shot （e） and
its common imaging gather （f）
陈可洋：基于拉普拉斯算子的叠前逆时噪声压制方法
过去噪后，隐藏于噪声下方的同相轴被显现出来，且
该同相轴是被拉平的，由此可知，文中的逆时成像
处理取得了满意的成像效果。与此同时，在叠加成
像域、共成像点域和共炮点域进行拉普拉斯算子逆
时去噪，较强能量的低频逆时噪声均得到了有效压
制，并较为准确地刻画出了Marmousi 模型中地层的
各种细节特征，如3 条右倾大断层、局部小断块、倾
斜平行层位、褶皱以及不整合界面等， 其中小断块
的端点位置也刻画得较为清晰。其中，在共成像点
域经一次一维垂直方向拉普拉斯算子去噪后的共
成像点道集，其低频逆时噪声得到了有效消除，但
其叠加效果在3 个域去噪效果中是最差的；而在共
炮点域一次二维拉普拉斯算子去噪后的共成像点
道集，其低频逆时噪声能量仍较强，但经过二次二
距离/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
0
500
1000
深度/m
1 41 81 121
（a）
（b） （c）
炮序号
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
0
500
1000
深度/m
1 41 81 121
（d）
（e） （f）
炮序号
91
岩性油气藏第23 卷第5 期
维拉普拉斯算子去噪后，该低频逆时噪声便得到了
有效压制。此外，不管是共成像点道集还是共炮点
道集，在其近地表位置，去噪前存在的较强能量的
“笑脸”波场，去噪后仍然存在。该波场主要是由于
地震波场在近地表位置仍然满足叠前逆时成像条
件所致，但其对近地表以下地层细节的刻画影响较
小。这些干扰波场可以通过切除来实现局部压制
（本文未对其进行切除，因该波场几乎不对近地表以
下的地层成像精度产生影响），以达到更好的效果。
2. 2 提高逆时成像精度的影响因素分析
图6a、图6b 分别为偏移速度是准确速度的0.95
倍和1.05 倍时计算得到的叠前逆时成像剖面。分
析图6 可知，叠前逆时成像剖面中存在较强的低频
逆时噪声，该噪声掩盖了真实地层特征的细节特征。
与图2a （准确速度情况）对比可以得出，速度的不准
确性将引入更强能量的低频逆时噪声，通过采用2.1
小节的处理方法可对该噪声进行压制，从而突出被
掩盖的地层细节特征。
图7 为在准确偏移速度情况下，采用2.1 小节
的高精度地震波正演模拟道集进行逆时偏移，当波
场正演子波的波形（主频25 Hz 零相位子波）与接收
子波的波形（主频40 Hz 非零相位子波）不一致时，
应用相关叠前逆时成像条件得到的叠前逆时成像
剖面。从图7 可以看出，成像剖面局部位置也同样
存在较强能量的低频逆时噪声（细节特征在相关逆
时成像过程中被掩盖），同时，整个偏移剖面（与图
2a 相比）的主频偏低，地层的细节特征（特别是复杂
断块区域）模糊不清，难以实现对其的准确刻画。因
此，子波波形一致性是提高叠前逆时成像精度的一
种有效措施。
图5 共成像点域一维垂向拉普拉斯算子去噪后的逆时成像剖面（a）、第一炮去噪处理结果（b）、共成像点道集（c）以及
（a）经二维拉普拉斯算子去噪后的剖面（d）
Fig. 5 Noise suppression reverse-time migration section with once 1D vertical Laplacian operator in common imaging
domain（a）, noise processing result of the first shot （b） and its common imaging gather （c）, section from 2D
Laplacian operator of （a）（d）
距离/m
0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000
500
1000
深度/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
0
500
1000
深度/m
1 41 81 121
（a）
（b） （c）
炮序号
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
（d）
92
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图8 图2a 经高通滤波后的叠前逆时成像剖面
Fig. 8 Pre-stack reverse-time migration section of Fig. 2a after high-pass filter
2. 3 与常规去噪方法的对比
高通滤波是常用的去除低频噪声（如三角高通
滤波压制低频面波）的方法。图8 为图2a 经高通滤
波后得到的叠前逆时成像剖面，将其与图3a 对比
陈可洋：基于拉普拉斯算子的叠前逆时噪声压制方法
图6 偏移速度为准确速度的0.95 倍（a）和1.05 倍（b）时的叠前逆时成像剖面
Fig. 6 Pre-stack reverse-time migration section with migration velocity at 0.95 times （a） and 1.05 times （b） of
the accuracy velocity
图7 正演数值模拟子波与接收波场中的子波波型不一致时的叠前逆时成像剖面
Fig. 7 Pre-stack reverse-time migration section with different wavelet form between numerical simulating wavelet
and the wavelet in receiver wave field
距离/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
（a）
（b）
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
距离/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
距离/m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
0
500
1000
深度/m
300 350 400
50
100
150
样点序号
道号
93
岩性油气藏第23 卷第5 期
可知：在椭圆形和方形区域内小断块或断点成像不
够清晰；在成像剖面中还引入了一些处理噪声（如
图8 中的玫红色椭圆形所示）；低截频率越高，在成
像剖面里丢失的有效信息越多，引入的滤波噪声也
越多。
3 结论
（1） 通过分析相关型叠前逆时偏移中低频逆时
噪声的产生机制可知：首先，采用不准确的偏移速
度是造成低频逆时噪声的主要原因；其次，逆时偏
移中的正演子波的波形与正演模拟记录的子波波
形不匹配和震源波场（正演模拟）与接收波场（逆时
延拓）在非成像空间点位置处应用互相关逆时成像
条件是产生逆时噪声的内在原因。
（2） 以Marmousi 模型为例，在叠加成像域、共
炮点域、共成像点域对合成共炮点道集的叠前逆时
成像剖面进行拉普拉斯算子噪声压制处理。结果表
明，在这3 个域的拉普拉斯算子压噪效果明显，信噪
比得到有效增强，其中在共炮点域去噪再叠加的效
果最佳，在叠加域去噪效果居其次，在共成像点去
噪效果最差。
（3） 去噪后，在近地表位置处仍保留部分能量
的逆时噪声，可通过在共成像点-绝对偏移距道集
上进行合理切除来进一步提高浅层成像剖面的信
噪比。与常规的高通滤波方法对比可知，基于拉普
拉斯算子压制低频逆时噪声的方法具有简单、快速
的特点，能够更多地凸显地层细节特征，且引入噪
声较少，因此该方法具有更好的去噪效果。
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2000111 年
（本文编辑：于惠宇）
Pre-stack reverse-time noise suppressing method based on Laplacian operator
CHEN Ke-yang
（Research Institute of Exploration and Development， Daqing Oilfield Company Limited， PetroChina， Daqing 163712， China）
Abstract： Low frequency noise is the main problem of the pre-stack reverse-time migration section. The figure noise
removal mechanism based on Laplacian operator and the raising mechanism of the pre-stack reverse-time migration are
analyzed. Laplacian operators are used to carry out the pre-stack reverse-time noise suppressing experiments in stacking
image domain, common imaging domain and common shot domain respectively, and the results are compared with highpass
filter method. The numerical simulation results show that the low-frequency reverse-time migration noise is mainly
caused by the inaccuracy of migration velocity, and other reasons of low-frequency reverse-time migration noise are the
inconsistency of wavelet form between numerical simulating wavelet and numerical records and the application of the
correlation type reverse-time imaging condition. The noise suppressing effects based on the Laplacian operator in the
above different domains are obvious, and the result in common shot domain is the best. The above methods in three
domains are better than that of the conventional high-pass filter method, the formation detail characteristics of the
processed section are clearer, and the horizontal cophasal axes of the common imaging gather are correctly depicted.
Key words： Laplacian operator； low-frequency reverse-time noise； finite-difference； suppressing method； Marmousi
model
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陈可洋：基于拉普拉斯算子的叠前逆时噪声压制方法95
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