地震资料去噪，是地震资料处理的关键环节，去噪效果的好坏直接影响后继的处理工作。地震资料处理中有三高标准即高信噪比、高分辨率、高保真度，其中信噪比是基础，提高信噪比是地震资料的首要任务。随着勘探开发的日益精细化及勘探条件的复杂化，地质学家们需要更高品质的地震资料，以便更精确的做出地质解释，因此做好去噪的研究工作越来越重要。目前，就资源勘探来说，浅部资源已基本开发殆尽，人们正寻求更深部的矿产资源，在500-2000m之间寻求第二找矿空间。无疑，这将对深部资源勘探技术与方法提出了巨大的挑战，同时也对采集到的野外数据处理提出了更高的要求。几十年来，人们在不断的改进现有的处理技术，或是创造新的处理方法，或是寻求各个方法之间的内在联系，组合最优的处理算法，以期待得到更好的处理效果。论文中首先介绍了地震资料中常见的噪声，及噪声的特征，同时给出了峰值信噪比（PSNR）和边缘保持度（EPI）两个评价去噪效果的评价指标，给出了定量的计算。其次介绍了EMD算法和1D-TV算法的原理以及应用。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）是一种信号的时频分析方法，该方法在不需要先验知识的条件下，可以将非平稳、非线性信号，依据信号的特征，自适应的分解为多个本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）之和，得到高的频率分辨率。然而，一般的去噪方法是将所选择的高频IMF部分取不同的阈值进行滤波或者是直接置为零重构后实现信号的去噪，很显然这会造成高频部分有用信号的损失。1D全变分（Total Variation,TV）,一种有效的信号去噪方法，能够非常好的保护信号边缘信息，但有时也会把噪声当作边缘信息，出现虚假边缘现象。因此，基于EMD和1D-TV的优点提出了一种新的去噪方法，根据对实际金属矿床地震信号处理的结果表明，该算法能有效的消除地震信号中的噪声，并能有效保护地震信号边缘构造信息。最后对这两种算法的混合算法做了阐述，说明了这两种独立的算法是如何在信号去噪时有机的结合在一起的。论文的最后，对本文中的各种去噪方法做了简要的对比与分析，并给出了一些不足与需要进一步研究的设想。