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地震偏移成像是地震资料处理的核心，也是非常费时的一个环节，通常也是实际生产的瓶颈。逆时偏移作为目前效果最好的地震偏移成像技术之一，其计算速度和存储量是必须要面对的问题，因此本文采用GPU（图形处理器）与CPU（中央处理器）结合成异构计算机软件平台，来加速地震资料的逆时偏移成像。本文首先简要论述了GPU的运行机制，阐述了CUDA编程的相关理论。根据弹性波逆时偏移的基本原理，利用交错网格对三维一阶速度—应力弹性波方程进行求解，推导其高阶有限差分格式，使用完全匹配层对人工边界反射进行压制。分别对震源波场和检波点波场进行延拓，在延拓过程中实现三维弹性波场的纵横波解耦及矢量横波标量化，并采用合适的成像条件进行偏移成像。由于成像技术是影响逆时偏移的重要因素，本文重点讨论了逆时偏移噪声的产生机理，采取基于Poynting矢量的归一化波场分离互相关成像条件和拉普拉斯滤波对偏移噪声进行了压制。针对逆时偏移中存在的海量计算量、巨大硬盘存储等问题，本文引入了GPU高性能计算和随机边界策略。在保证偏移算子精度的前提下，采用GPU超算技术改进逆时偏移算法，最大限度的发挥GPU并行计算能力。本文完成了二维、三维弹性波逆时偏移的CPU并行算法和GPU并行算法，并通过不同模型对弹性波逆时偏移成像效果和GPU加速效果进行了分析验证。模型试算结果表明：（1）在三维各项同性介质中，通过求解弹性波场的散度场和旋度场可以实现纵横波的完全解耦，获得纯纵波和三分量矢量横波，由于三维地震资料弹性逆时偏移中的互相关成像条件要求以标量形式的波作为输入进行成像，因此需要求取三维弹性波波场中的标量横波，即进行三维矢量横波的标量化；（2）改进传统的互相关成像条件，使用基于Poynting矢量的归一化波场分离互相关成像条件和拉普拉斯滤波方法均能较好的压制偏移噪声，得到精度更高的逆时偏移成像结果；（3）逆时偏移算法在GPU计算平台下具有良好的扩展性和线性加速性能，目前，弹性波逆时偏移的GPU并行运算的速度可达到CPU计算速度的20倍左右；本着以计算换存储的核心思想，采用随机边界存储策略，可以避免逆时偏移中存储大量波场数据的弊端，经过各种模型逆时偏移试算结果的对比，可以总结出采用随机边界的逆时偏移算法是最适合移植到GPU平台上的。