合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar)图像的相干斑噪声严重降低了图像的可解译度,影响了后续目标检测、分类和识别等应用。SAR图像的相干斑噪声是成像过程中出现的原理性缺陷。在过去的二十年里,国内外的诸多学者提出了大量抑制图像相干斑噪声的方法。其中大多数方法是利用一个定义好的滤波器窗口来估计相干斑图像局部噪声方差,然后在局部分别作滤波处理。结果表明这些方法在均匀的区域内能够大大削减相干斑噪声,而在非均匀区域内图像变得模糊或过于平滑而失去细节信息,降低了图像的空间分辨率,图像的解译性因此变差。理想的降噪方法是能在很好地保留边缘和细节信息的前提下抑制相干斑噪声。本文重点对SAR图像斑点噪声的抑制算法进行了研究,主要工作包括以下几个方面:●对经典斑点噪声抑制算法(如:基于统计估计理论的Lee滤波算法及其增强算法、小波域的相干斑滤波算法、MAP滤波算法、SRAD滤波算法等)进行了原理说明,将各种算法的处理结果进行了分析和比较,对其效果和优缺点作了较为客观的评价。同时还探讨了SAR图像噪声抑制的评价标准。●提出了一种引入梯度信息判定噪声区域的MAP图像斑点噪声滤波算法,并将该方法与传统方法作了比较分析,实验结果验证了该方法的有效性。●提出了一种同性扩散抑制MSTAR图像斑点噪声的方法,它能快速取得感兴趣的目标区域图像。然后再利用SOM算法可实现对图像进行有效分割。