本文讨论了在图像处理领域中的几种图像分割方法原理并分析其适用情况。根据地震图像的纹理特性,分别分析讨论了针对纹理图像的特征提取方法。基于以上前提,本文将纹理特征提取方法与图像分割方法结合起来,用于研究对图像模式识别的探索应用。在地震解释中传统的地震资料人工解释方法具有很多的局限性,为了寻找克服这些缺陷的办法,本文借助图像处理中的图像分割方法,利用灰度共生矩阵计算图像的纹理特征,依据这些特征对图像进行不同纹理区域的分类分割,划分出图像中的相同模式。再通过与典型相模式的特征匹配,实现模式自动化或半自动化识别。本文将该方法应用到地震解释中进行地震相识别。通过不同特征参数的特征提取,进行效果分析后选取合适的参数。在纹理特征参数的合理选取基础上,通过实验效果分析选择能量、对比度等特征量,依此对选取的若干条地震剖面进行扇三角洲砂体的识别,并将识别结果与人工解释的可靠结果进行对比,得出该方法的可信度较高。应用本文地震相识别方法代替传统的人工地震相解释工作,同时也可进行地震资料的高精度解释以及不连续体的识别。不仅可以为地震解释工作节省人力、物力和财力,提高解释效率,也一定程度上实现了地震资料解释的由定性到定量,由主观到客观的转变。