地震数据处理高信噪比、高分辨率、高保真度的“三高”要求中,高信噪比是所有其他地震数据处理的基础,是处理的首要任务。由于复杂的地形限制或受到经济条件的影响,野外采集的数据是不规则网格的,这影响了随后地震数据处理技术,例如多次波压制、AVO分析、AVAZ分析以及波动方程偏移。因此,地震数据的去噪和重建是地震处理中非常重要的一部分。字典学习与稀疏表示近年来广泛地应用于地震数据处理中,在去噪和重建方面有良好的效果,它利用初始字典对训练集合的学习,产生更具有适应性的字典,再通过该字典去稀疏表示含噪或缺失的地震信号,可以获得去噪或重建后的结果。然而常规字典学习算法例如K-SVD,但计算时间较长,学习所得的字典会有较多无用的原子等问题。针对该算法存在的问题,本文做出了提高字典学习效率、减少无用字典原子的改进,同时将字典学习应用在三维地震数据处理。具体如下:(1)对稀疏表示所得系数进行软阈值处理,避免字典对噪声数据部分的学习,从而学习后的字典更具有代表性、广泛性,而且相较于未改进的K-SVD算法,改进后的算法可以用更少的系数去表示信号,实验验证了该算法的优越性;(2)在字典原子更新的过程中,用交替最小二乘法代替SVD分解,同时加上2范数约束以进一步减少对噪声的拟合,在稀疏表示的过程中,用批量OMP算法代替OMP算法,减少矩阵求逆过程中的计算复杂度。(3)将训练集合由时间域变为频率域以减少一半计算量,在对频率切片处理中,可以用并行计算减少计算时间,利用频率域字典学习进行地震数据的去噪和重建,其得到的结果更加平滑连续,解决了时间域处理数据时,由于沿时间轴的数据不一致性而造成地震剖面产生大量的尖刺状的问题。