石油是全世界最重要的资源，对石油进行有效的勘探和开采，一直都是各国的重大研究课题之一。石油测井系统是一种帮助人们探测油气分布，生产中监测井下油气状态的技术，对石油的勘探和开采都有着重要的指导意义。从测井方式上石油测井系统可以分为温度测井、压力测井、电视图像测井等。其中电视图像测井有着直观可视的优势，在油气的开采生产中，能准确的诊断井下的问题并以此进行指导，保证油气开采的稳定和提高生产效率，因此得到了国内外广泛的重视和研究。　　 随着电视图像测井技术的发展，新型的仪器不断涌现，在这些更精确的仪器的帮助下，人们可以得到更准确、清晰的图像信息，但这样必然会导致测井数据量的增加，而且由于深井开采的特殊性，不论是成本高昂的电缆传输，还是正处于研究阶段的无线传输，在长距离的地层中因为信号的衰减，井下系统功耗的限制等，都不能高效的传输数据。所以在这种条件下，为了得到更加精确的测井数据，保证得到图像的实时性，就必须对图像进行压缩，以满足系统的传输要求。　　 本文根据电视图像测井系统的特点，即数据传输率低，功耗要求低等，对井下图像的压缩研究做了以下工作：　　 (1)采用了一种新的信息处理理论——压缩感知理论来对井下电视图像进行压缩，首先，将N×N的井下图像进行正交小波稀疏，然后通过M×N高斯随机矩阵对稀疏后的图像进行观测，获得少量观测值，最后使用正交匹配追踪(OMP)算法从观测值中重构图像。通过在MATLAB平台上进行实验，并分析对比传统的图像压缩技术得知，这种理论在满足测井系统的要求的同时，能有效的对图像进行压缩，在达到较高的压缩比的同时依然有很好的效果，不会影响图像对于系统的作用。　　 (2)针对压缩感知用于井下图像压缩的一些缺陷，进行了改进，将原始图像分块后，即将N×N的井下图像平均分为s×s大小的子块，再分别对每一子块，进行压缩感知，这样就使得压缩感知的缺陷得到了一定的改善。但是，分块之后会导致重构后的图像质量下降，于是又针对井下图像的特点提出了一种改进方法。在测井图像上我们需要的信息的位置始终在一个区域范围内，而超出这个区域的大部分信息都是我们不需要的，因此，将井下图像分块以后，例如一共分成了k×k=N2/s2块，把整幅图像看成是以k2个块构成的矩阵，则通过分析图像特点，找出我们需要的信息主要存在的区域的像块，例如其中一个第xij（i，j∈｛1,2，…，k}）块，则对xij块进行压缩比低，重构效果高的压缩感知；而其余不在该区域的块则进行压缩比高，重构效果低的压缩感知。通过实验对比可以看到，用此方法后，整体图像峰值信噪比(PSNR)虽然没有什么提高，但是对于包含有用信息区域的PSNR有很大的提升，达到了既定研究目标。