叠前道集存在剩余噪音,分辨率低的情况,需要对叠前道集进行优化处理。针对处理方法中的不保幅现象做出改进,做到高保真性的叠前道集优化处理,并尝试将二维处理推广至三维空间,保持空间连续性,满足高密度、宽方位叠前资料的处理要求。叠前道集往往噪声污染严重,面对随机噪声的干扰,本研究基于振幅均值阈值法研究了曲波去噪方法,在曲波域内实现信噪分离,并保证了整个道集内高保真性的去噪效果;同时对于线性干扰,本研究基于低频约束高阶的Radon变换方法,可以使得带AVO效应的同相轴保幅重构,也可有效避免空间假频。针对上述方法的有效性,将噪声压制方法进一步由二维推广到三维空间进行处理,从而保持叠前道集空间上的一致性。针对叠前道集低分辨率的情况,本研究提出基于时空域的反Q滤波方法,引入偏移距信息,横向上能量也得到补偿,改善深层分辨率,同相轴AVO效应也可恢复,特别是远偏移距处,提高了叠前资料的分辨率。本研究道集优化处理应用于实际数据,进行噪音去除和拓频处理,能够使得叠前道集质量显著提升。