伴随在有用信号中的噪声是影响地震信号处理的重要因素,在不降低信号分辨率的基础上,降低信号中的噪声以及从强噪声中提取有用信号,就成了一个需要深入研究的课题。为了在不影响分辨率的前提下提高信噪比,人们根据信号与噪声的各种特征差异,设计了许多去除噪声,提高信噪比的方法。本论文以地震资料去噪方法为研究对象,研究内容主要以围绕如何去除随机噪声进行。系统地对噪声进行了分析和阐述,针对地震资料去噪中所面临的各种噪声其特点、产生原因、影响程度和压制方法进行了研究。对目前实际生产中常用的一些去噪方法的原理、特点和适应性进行了系统的分析。针对其中的F-X域去噪、K-L变换和小波包去噪的进行具体的分析和研究,阐述了各自的去噪原理,并将各方法对地震信号进行模拟和实际资料处理。F-X域预测去噪技术是一项最基本的技术,该技术旨在压制二维地震记录中的随机噪声,它以理论上的严密性和实际效果上的显著性得到广泛应用。K-L变换是作为一种特殊的正交线性变换,通过把地震道中的相干能量集中在有限几个主分量上,把相关性好的信号保存下来,从而滤除随机信号。实际处理结果表明,K-L变换可以有效去除线性干扰,从而保留更多的浅层有效信息。小波分析是当前地震信号去噪中一个迅速发展的新领域,而小波包的发展是频率域中小波的加细并且基于Daubechies(分裂法);因为小波包分析对上层的低频部分和高频部分同时进行分解,具有更加精确地局部分析能力。根据F-X域去噪、K-L去噪、和小波包分析去噪的各自特点,提出了联合去噪的方法。首先通过小波包分析对地震剖面进行分频处理,再根据小波系数剖面在空间域的可以预测行进行F-X域去噪,选用合适的阀值对系数进行阀值去噪后,再将小波包系数进行重构,最后使用K-L变换提取地震信号中的相关信号。该方法不仅利用信号和噪声在小波包分析下奇异性截然不同的表现特征来去除噪声,还利用地震信号在空间上的可预测性和地震信号道间相关性进行去噪处理。通过将小波包分析法,F-X域去噪和K-L变换进行有机结合使用,充分发挥各自的优势,达到较好的去噪效果。通过对合成理论模型实现和实际地震资料处理的反复实验验证表明,该方法与常规去噪方法相比,有更好的去噪处理效果,不仅能有效地去除强随机噪声,提高地震记录的信噪比和分辨率,而且对信号的保真度好,基本不会使有效信号发生畸变。