随着现代信息技术的快速发展，通信、生物等领域的数据呈现爆炸性增长，这使得信号的分类技术变的越来越重要。信号分类就是通过对信号特征参数进行提取和分析来自动判断信号的种类。本文以二维和三维地震图像为研究对象，以信号分类为作为研究方法，以提取地震图像中的层位信息为研究目的展开工作。层位追踪在地震资料的分析解释中对石油、天然气等能源储层预测起到关键作用。层位追踪就是从勘探得到的地震图像中提取出地质剖面上反射层的同相轴。本文针对信号分类的一般流程进行了深入研究，解决地震图像面临的特殊问题和情况，发展出一套适用于实际资料处理的层位追踪方法。具体工作如下：1、针对现有的全层位追踪方法不能精确地提取地震图像指定区域内所有层位信息的缺陷，本文提出了一种基于信号分类的全层位追踪方法。该方法首先使用多项式拟合的方法重建地震波形，其多项式拟合系数作为波形的特征参数；其次，使用FSSCEM（Feature Subset Selection Component-wise EM）算法对得到的特征参数进行优化选择并聚类，以获得最优化特征参数集和相应的最优化聚类结果；最后，通过倾角指向和相关查找的方法实现的层位补齐、层位去重叠和层位片段融合等后续处理方法，实现在二维剖面的指定区域中所有层位的提取。2、针对三维层位追踪问题，本文提出了一种新的三维地震图像层位曲面提取方法。该方法首先根据提供的种子点信息，将三维数据体中的追踪转换到二维剖面上；其次，将三维地震图像层位追踪的问题转化为半监督的分类问题，通过种子点来标识目标层位；最后，通过倾角指向的相关查找进行层位补齐等后续处理，得到完整的三维层位曲面。本文中将提出的算法应用于四川某工区数据的处理。从实际工区的处理结果来看，本文提出的方法取得了良好的效果。在二维剖面图像的全层位追踪方面，本文提出的方法能够准确地提取出指定区域内的所有层位，同时，追踪的效果优于商业软件OpendTect的效果；在三维地震图像层位曲面提取方面，本文提出的方法能够非常准备提取出三维地震图像层位曲面，并且在分辨率上远远超过了人工手动追踪效果。