背景：随着油气勘探程度的提高，勘探目标逐渐向深处和地表复杂地区转移，地震数据处理要求也越来越高。随机噪音是地震数据中广泛存在的一种干扰，背景随机噪音干扰严重，难以实现地质结构的准确成像，为后续解释工作带来困难。因此，如何有效的压制噪声，从而提高地震资料的信噪比是地震勘探领域中亟需解决的问题。主要问题：（1）噪声与信号的有效区分：随机噪声往往与信号混杂在一起，难以直接分离。Shearlet变换通过其多尺度、多方向性的特性，试图在变换域内更有效地区分噪声和信号，以便更精确地去除噪声。（2）信号信息的保留：在去除噪声的过程中，很容易损失或改变原始信号中的有效信息。Shearlet变换的目标是在去除噪声的同时，最大程度地保留原始信号的有效信息，确保处理后的数据仍具有足够的准确性和可靠性。解决方案：根据Shearlet变换的多尺度、多方向性特点，地震数据经过Shearlet变换会得到一系列不同尺度、 不同方向的Shearlet系数。若Shearlet基函数的方向越逼近有效信号，则Shearlet系数越大；若基函数的方向与信号方向偏差越大，则Shearlet系数越小。 由于随机噪声不具有方向性，所以经Shearlet变换后所得系数较小。利用阈值函数去掉较小的Shearlet系数，保留较大的部分，就能压制随机噪声，再进行Shearlet反变换得到去噪后的记录。特色与创新点：（1）Shearlet变换理论不仅具有多尺度多方向性和时频局部性，且其核函数的支撑域具有各向异性，可以按照任意方向分解地震数据。随机噪音去除效果较好。（2）Shearlet变换作理论计算复杂程度低，该作品计算效率高。（3）该作品既适用于陆上平原、山地地震资料，也适用于海上资料。不受地震资料频率影响。