单点高密度地震采集方式克服了野外组合对有效信号的改造作用，避免了高频能量损失，有效保持了干扰波传播特征，为后续油藏勘探与开发提供了高质量原始数据和更为宽广的数据处理空间，高密度地震勘探已成为高精度地震勘探的重要发展方向。但是，单检波器高密度采集方式放弃了野外组合压制噪声的机会，原始资料信噪比降低，噪声问题更加突出。同时，小道距、高覆盖采集方式必然产生海量地震数据，给室内处理带来挑战，需要在室内进行数字组合以缩短处理周期，同时进一步提高地震记录的信噪比。因此，研究高密度地震数据去噪及室内组合方法具有重要的应用价值。在高密度地震数据及其噪音特点分析的基础上，开展了自适应涌浪噪声衰减方法研究，通过先检测再滤波的方法，较好保持振幅的同时，避免了低切滤波对有效信号低频成分的损害，增加了反演结果的町信度；提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型的非因果空间预测误差滤波方法，避免了基于自回归(AR)模型滤波过程中前后假设的不一致问题，更好的兼顾了消除随机噪声和保护有效信号两个方面，并将其扩展到了三维地震资料随机噪声衰减中：径向道(RT)域模拟相减法较其带通滤波法在线性干扰压制与反射信号保持方面具有明显优势，而高密度采集方式通过小道距、无假频采样更精确记录了各种波场信息，提高了RT正、反变换精度，使RT滤波压制线性干扰效果更好；实现了基于局部频率域奇异值分解(SVD)信号增强方法，有效克服了时间域SVD对倾斜和弯曲同相轴需要首先进行局部倾角扫描、校正的局限性，并通过将对三维数据体的处理转化为对其二维频率切片的处理，实现了SVD方法在三维地震资料信号增强中的应用，充分利用了三维空间信息；分析了室内组合的优势，研究了基于组内道问时差校正组合方法，提出了基于相位谱校正和自适应匹配的组合方法，对比分析表明自适应匹配组合能够对组内相干信号的道间时差、振幅差异和波形差异同时进行校正，对加强反射信号、提高信噪比，具有更好的应用效果；最后，针对海上实际高密度地震资料及噪声特点，建立了室内去噪与组合处理流程，有效改善了原始资料的信噪比，取得了理想的应用效果，验证了研究方法和处理流程的有效性。