四川盆地须家河组裂缝性油气藏具有广阔的勘探潜力。现有地震资料主要面临信噪比不高、反射杂乱等问题。传统OVT域成像技术受限于采集因素导致的各方位覆盖次数不均匀,难以满足多方位裂缝预测需求。针对上述问题,本文研究通过叠前噪声压制、叠前深度域速度建模及成像技术的系统性优化,显著提升须家河组储层成像质量,为裂缝预测提供高精度基础性资料。主要创新点包括:(1)改进分域叠前噪声压制方法,采用炮域数据重排技术,降低分选噪声的数据冗余与处理耗时,实现噪声压制效率与效果的双重提升;(2)在共偏移距道集网格层析建模的基础上联合全方位反射角道集网格层析建模,在保证建模精度的同时提高建模效率;(3)引入全方位角度域成像技术,突破传统OVT域成像的各方位覆盖次数不均匀及远道成像缺陷,全面提升数据成像品质。基于四川盆地JY区块的实证研究表明,新方法获得的成果剖面较传统OVT域成果剖面成像质量显著改善:须家河组地层成像质量显著提升,井震相关度提高,微小裂缝识别能力增强,裂缝发育特征更为清晰。本研究成果为同类裂缝性油气藏勘探提供了高效的数据处理技术体系与实践范例。