静校正问题决定着地震勘探工作的成败，如果不能很好地解决静校正问题，就会导致地震剖面的错误成像，从而影响后续的解释反演等工作，造成对地下结构的错误认识。目前，我国的大部分地震勘探工作都是在复杂近地表情况下进行的，这些地区地表结构复杂，低降速带厚度和速度都不均匀，无法满足传统的静校正方法的前提假设条件，而初至波层析成像静校正方法抛开了那些前提假设，已成为目前研究静校正问题的趋势。本文以获得一套实用的初至波层析静校正方法为主要研究目标，分别对与之相关的初至波拾取方法、初至波射线追踪方法、初至波层析反演方法以及静校正方法进行了分析研究，并选择合适的方法进行改进与组合，以达到层析成像静校正要求，最终形成了一套服务于地震资料静校正的软件。在初至拾取部分，首先总结了各种常用的初至波拾取算法，为了解决目前现存的初至拾取软件对复杂地区地震数据拾取效果差的问题，选择了BP神经网络算法进行了改进。本文采用了Quickprop算法对BP神经网络进行了改进，改进后的网络训练速度和拾取精度有了很大的提高。在初至波射线追踪方面，总结分析了各种常用射线追踪方法的原理与优缺点，最后编程实现了多次回溯高精度快速射线追踪算法。层析反演方面，在总结各种常用反演算法原理的基础上，对各自的优缺点进行了对比分析，并选择了收敛速度快、占用内存小、反演精度高的LSQR方法作为层析成像的反演方法。在实现了上述整套方法之后，本文利用Qt技术对主要算法进行了集成，形成了一套包括初至时间加载与编辑、初始建模、层析反演、质量控制以及层析成像结果与静校正量输出等模块的软件系统。该软件提供了多种初始建模方法以适应各种地质情况的近地表层析反演，最终不仅能够提供正确的静校正量，而且能够提供较精确的近地表速度模型，而非等效速度模型。