随着工业化和各种科学技术的发展,将图形图像处理技术应用到地震勘探工作中已成为一种研究趋势,而地震剖面图像增强已成为地震剖面预处理中的研究热点。但是,由于图像增强算法本身的主观性,针对地震剖面这种具有明显方向性、细节丰富的典型纹理图像,单纯使用传统的图像增强算法已经不能满足现实需要。因此,为了更好地实现地震剖面图像细节增强,本文将融合多分辨率分析与PCNN的图像增强算法作为研究重点。首先,根据地震剖面自身的特点,本文以多分辨率分析为切入点进行地震剖面图像增强算法研究。其次,为了进一步增强图像的细节信息,使其能够更加符合人眼视觉特性,提出融合多分辨率分析与PCNN的地震图像增强算法。该算法对PCNN进行改进,将图像像素的局部梯度值作为PCNN的链接强度系数,在动态阈值函数中加入侧抑制信号,并用改进的PCNN对多分辨率分解后的高频分量图进行细节增强。最后,通过与已有图像增强算法进行对比,验证本文算法的合理性和有效性,证明其针对地震剖面图像具有更好的细节增强能力。实验结果表明,本文算法解决了地震剖面图像细节增强时方向限制的问题,增强后图像的边缘、纹理等细节信息更加丰富,图像的整体对比度也有所提升,对地震资料的进一步解释处理有一定地促进作用。