极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)作为一种先进的遥感工具，不仅具有传统SAR全天时、全天候工作的优势，还具有能获得多通道极化图像的独特优势。为了提高极化SAR图像目视效果、改善图像质量，从而有助于极化SAR图像的目视解译和目标识别，本文重点对单极化SAR图像伪彩色增强、多极化SAR图像伪彩色融合和基于多极化SAR图像的三维可视化方法进行了深入研究。论文的主要工作和创新点包括：1．对单极化SAR图像伪彩色增强中涉及的RGB、HIS和lαβ颜色空间的描述方法、特性以及HIS变换、lαβ变换的具体方法进行了阐述；总结了经典的数字图像质量评价的方法，并引入了基于分形维数的图像质量评价方法。2．提出了一种基于非线性编码和lαβ变换的SAR图像伪彩色增强算法，并利用主观观察和客观定量评价的方法对伪彩色增强图像的质量进行了评价，验证了该算法的有效性。3．深入研究了颜色迁移算法的基本原理，分析了影响颜色迁移算法运算效率和处理效果的主要因素；设计了基于直方图映射和基于相关邻域搜索的SAR图像颜色迁移算法，实现了SAR灰度图像的彩色化处理。4．研究了极化总功率图像的伪彩色增强方法；设计并实现了基于图像运算、Pauli分解、H-α方法以及最佳指数模型结合HIS变换等四种多极化SAR图像伪彩色融合方法；分别利用ESAR和SIR-C全极化数据进行了实验，并利用主观观察和客观定量评价的方法对伪彩色融合图像的质量进行了评价，验证了上述四种方法的有效性。5．设计了利用OSG生成和显示地形三维场景的方法，实现了基于多极化SAR图像的地形三维可视化。