地震反演是将地震资料转化为地下介质岩性和含油气信息的重要技术手段。由于地震数据具有带限特征和噪声干扰影响,导致地震反演存在低分辨率及多解性问题。主要体现在垂向地震道高频和低频部分缺失和横向多道地震数据的不连续性。解决反演分辨率问题最直接的方法就是通过正则化手段加入高频和低频信息进行约束反演,比如通过假设高频信息满足特定数学假设实现对地震数据的频带拓宽。有研究表明,常规特定数学假设不满足实际地层条件,因此近年来有学者研究了通过字典学习获取地层先验信息,并采用稀疏表征正则化将先验信息引入至反演中的方法,该方法提供了一条有效地自适应获取不同频带信息并将其用于地震数据反演的途径。现有基于字典学习与稀疏表征的地震反演方法虽然引入了测井中的高频信息,有效的提高了反演结果的垂向分辨率与准确性,但仍存在诸多问题,主要表现在:1)依靠KSVD单字典学习方法无法充分挖掘测井数据的高频先验信息,导致反演结果的分辨率不够高;2)采用稀疏表征的高频测井先验信息加入到反演中缺乏有效约束,导致反演结果的横向连续性差;3)现有的字典反演方法通常是基于冗余字典,冗余字典虽能提供有效的稀疏表征能力,但也存在计算成本高,字典学习以及反演效率低等问题。针对上述问题,本论文引入关联字典学习、二维字典学习、正交字典学习和联合稀疏表征方法开展地震波阻抗高分辨率反演方法研究。论文的主要研究工作如下:（1）为现有字典学习引入测井先验信息加入到反演中存在特征信息拾取不充分的问题,本文借鉴图像超分辨重建思想,引入关联字典学习与联合稀疏表征方法重建出精准的地层高频信息并应用于地震约束反演中。该方法能有效扩展反演结果的频带信息,从而达到提高反演结果分辨率的目的。（2）为解决上述高频信息引入过程缺乏有效的横向约束,导致反演结果横向连续性差的问题,本文引入二维字典学习方法从地震图像中获取地层横向展布特征,并在此横向信息约束下有效引入地层低频与高频信息,从而达到提高反演结果横向连续性的目的。（3）为解决现有字典反演方法通常采用冗余字典学习,该类算法存在计算复杂度高,反演过程计算效率慢的问题。本文引入了正交字典学习对上述算法进行改进,通过复杂数据的稀疏重构测试验证了正交字典在提供与冗余KSVD字典相当稀疏表征能力的前提下,其字典学习与反演效率更高。最后通过模型与实际数据测试验证了该方法的有效性。通过以上所述方法的研究,本文希望为提高地震反演的分辨率、横向连续性以及计算效率提供有效的解决方法,为推动地震反演向高分辨率、高精度、高效率方向更进一步。