近年来,随着我国油气勘探的不断深入和发展,地震勘探的对象也变得越来越复杂,这对地震数据的处理质量提出了更高的要求。由于在地震数据的采集和处理过程中,受到复杂地质条件的影响,会导致地震资料的不规则和不完整。而后续对地震资料的各种处理,都对地震资料的规则性和完整性有着很高的要求,因此对地震数据进行规则化重构是非常关键和必要的。对于不规则地震数据,可以划分为三种类型:1、稀疏地震数据;2、非规则道缺失地震数据;3、复杂非规则地震数据,依据不同类型不规则地震数据的表现特征,可以开展具有针对性的重构方法研究。本文主要针对非规则道缺失地震数据和复杂非规则地震数据这种两种不规则数据进行数据重构方法的研究。对于非均匀道缺失地震数据,本文基于压缩感知理论,结合当前该类技术中广泛使用的Fourier变换,构建基于Fourier变换的地震数据插值重构方法,并通过引入Bregman迭代算法,结合不同的阈值模型参数,实现对不规则缺失地震数据的快速重构。对于复杂非规则地震数据,我们首先将不规则地震数据的规则化重构视为反演问题,将非均匀Fourier变换与最小二乘反演相结合,实现了二维不规则数据的规则化重构。对于非均匀Fourier变换处理同相轴曲率较大时重构结果不理想问题,提出了基于反泄露Fourier变换的不规则地震数据重构方法。通过递归相减压制频谱泄漏现象,实现Fourier基函数重正交,估计出相对精确的Fourier系数,从而实现规则化重构数据的目的。结果显示,基于反泄露Fourier变换的重构方法具有一定的反假频能力,对于复杂不规则地震数据的重构能力也要优于非均匀Fourier变换重构方法。我们使用了合成的地震记录和实际工区资料证实了以上方法的有效性。