当今社会,由于信息化智能化的发展,对信息系统提出了更高的要求。图像系统因为其直观性、可靠性在各个领域被广泛应用和普及。由于系统设备的物理局限性、传输介质的局限性和环境条件的不确定性,使图像含有大量噪声,出现降质的现象,会影响后期的应用效果,有效地对图像进行降噪就显得非常重要。然而,各个领域的数据特点不同,导致它们对图像降噪技术的要求也不同。其中,三维地震图像就具有以下几个特点。第一、数据量非常大,通常一个完整的地震工区数据能达到几十G,有的甚至上百G。第二、噪声成分复杂,由于地震数据采集系统和被采集的环境数据复杂,导致噪声成分复杂含有高斯成分和非高斯成分。第三、图像中有许多需要保护的边缘纹理结构,诸如断层、尖灭等。这些结构经常是油气储层的重要指示性信息,因此在降噪的同时必须加以保持。针对这些特点,本文的主要策略分别是提升算法效率、增加对非高斯噪声的去噪能力、增强结构保持特性。重点对结构导向降噪方法和混合优化降噪方法在三维地震图像中的应用展开了研究。主要的研究工作包括:1、在三维地震图像中存在一些不连续的断层、尖灭等信息,这些信息在地质研究中都非常重要。但是不连续的结构反射声波信号能力较弱,从而导致信号强度就比较弱,因此在去噪的时候就需要对这些信息进行保护甚至突出。针对这一问题,本文提出了改进的结构导向降噪方法,通过重新设计扩散矩阵和连续性因子,来提升算法的收敛速度和结构保持性能。2、在三维地震图像中,由于图像信息获取的系统和自然环境复杂,导致图像中的噪声成分非常复杂。噪声成分中不仅有高斯噪声,还有超高斯噪声和亚高斯噪声。传统的降噪方法很难满足对各种噪声成分进行有效去除的同时保持好图像中的一些特殊结构信息。为解决这样的问题,本文提出了基于混合优化的三维地震图像结构导向降噪方法。该方法能综合结构导向降噪方法中的结构保持特性和混合优化降噪方法中的能有效滤除各种成分噪声的特性。在论文中,使用本文提出的降噪方法以及传统的降噪方法对实际的三维地震图像进行降噪实验。将两组实验结果对比、分析,发现本文提出的方法在降噪效果上比传统结构导向降噪方法有明显的提升,并且对结构的保持也有明显的加强。这样的滤波后,能获得信噪比更高的地震资料,对提高后期的构造解释、算法处理、人工分析、机器分析的精确性和可靠性具有重要意义。