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Deep Prior-Based Unsupervised Reconstruction of Irregularly Sampled Seismic Data 원문보기

IEEE geoscience and remote sensing letters : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society, v.19, 2022년, pp.1 - 5  

Kong, Fantong (China University of Petroleum (East), School of Geosciences, Qingdao, China) ,  Picetti, Francesco (Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Lipari, Vincenzo (Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Bestagini, Paolo (Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Tang, Xiaoming (China University of Petroleum (East), School of Geosciences, Qingdao, China) ,  Tubaro, Stefano (Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, Italy)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Irregularity and coarse spatial sampling of seismic data strongly affect the performances of processing and imaging algorithms. Therefore, interpolation is a usual preprocessing step in most of the processing workflows. In this work, we propose a seismic data interpolation method based on the deep p...

참고문헌 (27)

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