基于逆时偏移在复杂构造及复杂储层区的成像优势，有限单元法良好的边界适应性及模拟精度，面对近年来连片高精度大规模地震数据成像的效率瓶颈及精度需求，本文围绕如何有效提高复杂构造及复杂储层成像精度，以及如何保证成像运算效率满足实际需求，开展有限元叠前逆时偏移方法研究。提出并完善了基于凝聚自由度和局部松弛思想的多级并行有限元逆时偏移算法（HEP-FE-RTM）。该算法波场外推求解器在控制收敛所需迭代次数同时，将子模块/处理器的通信缩小到仅与相邻子模块/处理器和与主控处理器正比于凝聚自由度数目的数据交换，达到算法并行效率不随处理器数目增多而下降的优良品质。在两级主控-从处理器模式下便能实现超过一千个处理器使用和十亿未知量求解的水平。使用整体分块分割和局部划分比较的方法建立了大规模结构体速度模型生成算法，实现了二维平面的三角形单元与三维空间的四面体单元的快速并行划分计算，克服了有限元并行仿真的输入瓶颈。综合PARDISO高效稀疏线性方程组求解算法、并行有限元前处理和有限元隐式动态NewMark积分方法，实现了高效大规模共炮集数据的波动方程逆时偏移成像。通过对几个理论模型及实际盆地模型进行偏移成像精度及效率的测试表明:本文方法能够适应较低覆盖次数地震数据，在保证和有限差分法逆时偏移效率相当的前提下，可以精确刻画复杂地质体，有效提高了不同类型复杂目标区的成像精度。