对于SAR图像来说,相干斑抑制、边缘检测、分割等是在SAR图像处理研究中最基础的热点内容,而SAR图像去斑又是一个最基础和最重要的问题,因为SAR图像的斑点噪声直接影响了它的后续应用。本文研究基于稀疏分解的SAR图像斑点抑制方法,着重研究图像的稀疏分解在SAR图像斑点抑制中的应用。论文的主要成果有:1.对图像稀疏表示理论、方法以及基于稀疏表示的图像处理应用问题进行研究,重点研究了基于过完备字典的稀疏表示理论及应用。通过分析SAR图像和噪声在稀疏分解中不同表现,找出图像内容和图像噪声在稀疏分解中的区别,提出了基于图像稀疏分解的SAR图像分解与重建方法。2.基于图像稀疏分解的SAR图像斑点抑制算法。首先通过对数转换把SAR图像的乘性噪声转换为加性。然后通过选择自适应原子字典,给出了基于OMP(正交匹配跟踪)算法的SAR图像的稀疏分解,并通过SVD(奇异值分解)进行原子字典的更新和模拟退火算法来快速寻找每一步的最优原子,这将大大降低稀疏分解的速度。最后通过图像的稀疏表示来实现SAR图像的斑点抑制。