本文针对高分辨率地震成像方法中成像分辨率的提高与信噪比之间的矛盾,从时频分析的角度,利用叠前地震信号具有时变空变特性,分别从小波变换,广义S变换,经验模态分解三种不同的时频分析方法对叠前高频噪声压制的基本原理、算法、步骤进行系统研究。研究结果表明,二维离散小波利用有效信号与高频噪声在小波系数能量之间的差别,以数据驱动方式确定不同分解子带的阈值大小,以满足非平稳地震数据中能量时变、空变分布特性;采用连续硬阈值函数,光滑、连续地去除低能量的小波系数,以达到高频噪声压制的目的。该方法可提高重构地震信号的保真度,减少人为噪声误差。广义S变换方法利用有效信号和高频噪声随着地震传播时间的不同其分布范围的不同,采用人机交互方式合理地确定地震数据在不同时刻的高频压制范围,以达到时变地消除叠前数据中的高频噪声。该方法具有时变和空变滤波特性,并可充分保留有效信号能量,非常适合于叠前高频噪声压制处理。经验模式分解方法通过对非平稳地震信号进行平稳化处理,得到一系列代表不同频带的本征模态函数,其中高频的本征模态函数往往代表了高频噪声。为了适应地震数据的空变特性,采用全域高通滤波从原始数据中分离出含有部分有效信号的高频数据,将其变换到f-x域,然后在滑动的短窗口内提取每一个频率的空变数据序列的高频复本征模态函数IMF1,将其滤除并重构得到高频噪声压制后的时域信号。该方法可克服传统EMD分解方法中的模态混叠现象,保护陡倾角反射同相轴。实际数据处理结果表明,三种时频分析方法利用自身所具有的分频特性,将时变和空变地震信号中高频噪声合理地分离出来并予以压制,压制后的噪声剖面中不包含有效信号能量,重构后的地震信号保真度高,地震剖面的信噪比得到了显著的提高。