目前，复杂油气藏的勘探是一个世界性难题，如何用地震勘探更真实、更细致地刻画地下地质构造，寻找地下油气储层，一直是我们地球物理工作者坚持奋斗的目标。本文分析了一种提高地震勘探分辨率的方法，并应用于实际地震资料。基于模型的波阻抗反演技术是目前主流的地震反演技术，该技术误差不随深度积累、反演结果相对精度高、频带较宽，已逐渐替代了基于反褶积的反演方法。然而，基于模型的常规波阻抗反演方法在应用中常出现以下几个难题：①当初始模型与实际地质模型偏差较大时，反演结果往往不收敛，得不到正确的反演结果；②反演结果的精度和分辨率不能满足储集层预测的要求；③反演结果出现不稳定性和多解性。同时，由于地震数据只能提供波阻抗参数的中频成分，其低频和高频成分目前主要从测井、地质资料中获取。解决以上问题是提高波阻抗反演效果的关键。为此，本文提出基于小波变换边缘分析建模的波阻抗反演技术，同时采用测井声阻抗以及直接从地震数据本身获取的地震特征参数作为约束条件，并参与建立初始模型，避免了初始模型不准带来的负面影响，能较好的解决上述问题。传统的边缘检测方法是基于空间运算的，借助空域微分算子利用卷积实现，主要起到的是高通滤波的作用，如Sobel边缘算子、Roberts边缘算子、高斯-拉普拉斯边缘算子等。这些算子由于只是使用临近边缘的一阶或二阶方向导数的变化规律，必然对噪声极度敏感，而且去除噪声的能力差，在提取边缘的同时又会引人噪声。小波算子用的多尺度边缘检测，尺度函数是由高斯函数构造。当进行边缘检测时，要用高斯函数的导数对原始图像进行滤波(卷积)，在卷积的过程中要取一个边长为N的方形窗口，高斯函数的导数有无限长的拖尾，为避免过分的截去拖尾，所取的窗口不能太小。当窗口的半径增大时，其卷积模板将成倍增加，导致卷积的运算量太大，定位也不是足够精确，影响算法的实用性。通过逐步减小尺度参数，小波变换能够对信号的局部结构进行分析，具有检测局域突变的能力，是边缘检测的良好工具。小波变换采用多尺度边缘检测方法，即：使用大尺度的滤波器对图像滤波，很好地抑制噪声，保留可靠的边缘点；使用小尺度的滤波器对图像滤波，补足大尺度滤波所造成的边缘损失，同时提高边缘检测的定位精度。在不同尺度的边缘图像间使用边缘匹配或边缘连接技术，由大尺度向小尺度进行边缘聚焦，获得清晰的边缘。由于地球的吸收和衰减作用，地震子波通常只含中低频部分，又由于地震检波器设计的缘故，通常只能检测出8Hz以上的数据，而波阻抗反演的目的就是从带宽的地震数据反演出全频带范围的地层信息。所以需要结合测井数据和岩性数据对反演进行指导，补全频带，达到高分辨的储层预测。本文以小波变换的边缘检测技术为理论基础，求取地震记录的突变点，得到地震数据的特征参数来修改初始模型并参与模型扰动。从地震数据本身提取的地震特征参数能反映岩性的局部变化，这些特征参数包括肉眼不能在地震同相轴上直接发现而又实际存在的隐蔽特征。将这些地震特征参数用于建模并参与迭代反演，使得反演结果更加接近实际地质情况。模型计算和实际地震资料的处理结果显示该方法具有实际应用价值。小波边缘分析建模的波阻抗反演技术可以改善地震资料的反演效果，减少多解性。