提高地震资料的分辨率是地震数据处理流程中的重要环节,对后续的精细构造解释起到重要作用。传统的提高分辨率方法大都假设地震资料是稳态的,而实际情况不满足这一假设,导致基于稳态假设的提高分辨率方法往往难以取得好的处理效果。在野外采集过程中,由于采集环境、地形、仪器等因素的影响,导致采集到的数据存在缺道、坏道、数据分布不规则等问题,造成严重的空间假频,并且采集到的数据中大量的环境噪音以及规则干扰的存在造成了提高分辨率后的剖面信噪比更低,这都给提高分辨率处理带来新的挑战。传统的提高分辨率方法一般都是在单道上进行,由于地震记录的道间差异,处理后势必导致记录横向连续性变差,传统的单道提高分辨率模式对于缺失道数据的恢复也是无能为力。近几年发展起来的曲波变换具有独特的优势,其基函数具有多尺度、多方向特征,本文将噪音环境中非规则数据的提高分辨率处理纳入到曲波域最小二乘匹配框架下,通过稀疏促进求解,最终得到规则化的高信噪比和分辨率剖面输出,从而服务于薄储层油藏等的后续处理解释工作。本文着重研究了S域、曲波域提高分辨率方法,研究内容主要包括以下几个方面:(1)针对高阶统计量混合相位地震子波提取方法的不足,将地震记录的CMP道集视为一单输入多输出系统,利用二阶循环统计量包含的系统相位信息,推导并构建了子波估计的表达式,实现了基于SIMO系统的混合相位子波提取方法;(2)地震子波一般是随时间变化的,为提取时变的地震子波,基于S变换优异的时频局域性特征,将传统的谱模拟方法扩展到S域,发展了传统的谱模拟方法。在构建时变子波估计表达式过程中,考虑到了地层含油气等引起的局部能量衰减异常,使得提高分辨率处理后该异常不被破坏或消除;(3)针对S域谱模拟方法运算效率低的问题,将S谱变换到时频二次谱,研究时频二次谱上时变子波与反射系数的特征差异,通过设计合理的滤波器,实现了时变子波谱的快速提取;(4)利用曲波变换对地震数据的稀疏表征特性,结合时频域中提取出的时变子波生成的褶积算子,将提高分辨率问题转换为曲波域的稀疏促进匹配求逆问题。并利用曲波基函数时空域的二维或高维支撑,以及对规则地震数据体的稀疏表征特性,引入“mask”算子,对不规则的地震数据提高分辨率的同时实现数据规则化处理;(5)分析信号的时空域几何表征与相位谱间的相互关系,为了有效的利用信号的相位信息,提出了相位谱转化策略——角度谱,推导并证明了时空域中的线性信号在角度谱上的表征,并由此设计信噪分离算子,实现了线性噪音环境中曲波域提高分辨率的同时抑制线性噪音的目的,从而获得高信噪比和分辨率的地震数据体。文中通过数值实验和实际资料测试,验证了该理论方法的正确性。处理结果表明,曲波域提高分辨率后数据的频带宽度变宽,主频也有所提升,并且恢复了缺失的地震数据,合理有效的抑制了噪音,缓解了分辨率和信噪比的矛盾,进一步发展了常规提高分辨率处理方法。