在石油地震勘探技术不断进步的今天,探测地区的客观环境变得日益复杂,勘探得到的地震数据的道缺失现象相对增多,这些问题对地震数据的后续处理与解释造成不利影响,给油气藏位置的判断增加难度。传统的地震数据重建方法在Nyquist采样定理约束下,对采样率有着相对较严格的要求,在复杂的勘探环境中没有足够的采样调整空间,导致勘探成本的增加。为了解决这个问题,需要寻找更加适合地震数据的重建算法,降低地震勘探过程的成本。为此,本文将DTCWT融入压缩感知理论框架对地震数据进行重建:1.基于DTCWT收缩阈值迭代算法的地震数据重建的研究。结合压缩感知理论,分析DFT变换、小波变换、DCT变换与DTCWT,并重建地震数据,实验表明,DTCWT对地震数据的细节表达更加优秀,相对于上述其他变换更适用于重建地震数据。2.基于DTCWT的双阈值软迭代的地震数据重建研究。传统的IST算法并未考虑稀疏变换后不同层次系数间的相关性,对于重建效果的提升相对有限。通过分析子系数与父系数间相关性特征,用合适的分布模型来拟合小波系数,建立双阈值软迭代算法的数学模型,通过对比试验可知,重建后的地震数据的质量相对IST重建算法有着显著的提升。3.基于K-SVD字典训练的分裂Bregman迭代地震数据重建的研究。K-SVD字典训练算法通过稀疏分解字典训练与稀疏表示,能使稀疏信号更好地匹配原地震数据。本文使用更适合重建过程的分裂Bregman迭代算法,将K-SVD字典训练算法结合到分裂Bregman迭代过程之中。由实验结果可知,该算法提高了地震数据重建结果的准确性。