大量实践证明，减少油气田勘探时间具有巨大的经济效益，在石油勘探阶段，大部分时间耗费在地震资料的地质解释上。地震资料解释的难点是断层和地层的检测。本课题本着加快地震资料解释速度，提高地震资料解释质量为出发点。研究了利用数字图像处理技术进行自动化的三维地震图像检测和分析的可能性。本文仅限对二维和三维地震图像的纹理属性分析技术、断层检测技术、地层检测技术等的研究。　　 首先，研究了地震目标检测和提取中的图像分析相关理论和技术，地震勘探技术发展现状及意义。其次，在图像增强处理部分，论述了数字图像处理的基本技术和常用方法，数字图像的特征结构与断层检测的关系，地震图像的特征结构与普通图像的关系，同时建立了断层模型，研究了相干增强扩散滤波技术和基于偏微分方程方法的图像增强方法；在地震数据的纹理属性分析部分，研究了纹理属性在断层检测方面的应用，为断层检测和地层检测的研究提供了参考；在地层检测部分，分析了地震图像地层检测常用方法，分别研究了手动地层检测和自动地层检测方法，及中心扩散算法对三维地震图像地层的提取。在断层检测部分，研究了三代相干算法在断层检测方面的应用，从断层处理速度上对相干算法做了改进，即从空间一点出发,选用不同的空间组合模式,先进行时间方向的循环，再按纵、横测线方向计算相干值，利用递推的方法提高计算速度。最后，研究了基于智能蚂蚁算法的断层检测方法。　　 通过实验证明，本论文基本实现了预期功能，并对地震目标检测和提取中的图像分析相关技术的进一步研究作以展望。