常规地震数据采集过程作业周期长,勘探成本高,而多源地震混合采集技术可以使勘探成本有效降低。但混采地震数据在进行炮分离后往往会出现重叠干扰的情况,且同常规数据一样,混采地震数据也会出现数据缺失的情况。Radon变换是一种常用的信号处理方法,在常规地震数据处理过程中有着广泛的应用,叠前去噪中用来压制噪声,将缺失的地震数据重建完整,包括海上数据处理中常见的多次波问题也可以用Radon变换解决。本文我们将研究Radon变换在混采地震数据中的应用,解决混采数据中产生的问题。在野外混采地震勘探作业同常规勘探数据采集一样,并不能保证每次数据采集完美的进行,同样会出现不规则采样问题以及数据缺失的情况。对地震数据处理过程而言,缺失地震数据会造成严重的影响,所以研究混采地震数据重建是很有意义的工作。在混采地震数据中往往需要炮分离的处理,炮分离之后的数据往往会有混叠噪声,有效的消除混叠干扰对炮分离的结果十分重要。Radon变换有很好的去噪和数据重建的作用,研究Radon变换在混采地震数据中的应用有十分重要的意义。Radon变换大致可分为三类,线性Radon变换、抛物Radon变换和双曲Radon变换。相比于抛物Radon变换,双曲Radon变换变换精度更高。地震数据同相轴满足双曲线的假设,双曲Radon变换可直接对原始地震数据进行处理,而抛物Radon变换则是对动校正后的地震数据进行处理。相比于常规地震数据重,混采地震数据重建更为复杂,首先要对混采地震数据进行炮分离,再针对分离的单炮数据进行重建。因此混采数据在分离和重建的过程中对精度要求更高,需要采用高精度分离方法和准确的重建方法。所以本文在混采地震数据炮分离中采用中值滤波法,在混采地震数据重建中选择双曲Radon变换进行处理。本文首先介绍了Radon变换的基本原理,并且在讨论Radon变换常规应用范围的基础上,重点研究了Radon变换在混采地震数据中的应用,特别是消除混采数据分离后的单炮混叠噪声和缺失地震道重建方面。混采地震数据量相对较大,计算效率问题显得尤为重要,在Radon变换处理过程中,算子求解使用常规的共轭梯度法计算效率低。为提高求解速度,本文在算子求解时引入FISTA算法,在实际数据处理中对比发现,FISTA算法速度更快,明显优于共轭梯度算法,有效的提高了计算效率。在提高重建精度方面,本文在双曲Radon变换的基础上引入了稀疏约束的方法,通过和普通双曲Radon变换的对比,发现稀疏约束可以提高数据在Radon域内的分辨率,得到精度更高的重建结果。对模拟数据和实际数据进行处理,结果表明Radon变换可以有效消除混采数据的混叠干扰,并且能准确的重建缺失地震道。