合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其高分辨、全天候、多极化、多视角及可穿透性等优点得到了广泛应用。SAR是一种相干成像系统，因此所成图像含有大量的相干斑噪声。本文对SAR图像的边缘检测和相干斑噪声抑制进行了研究，主要工作有：　　 (1)对SAR图像边缘检测，特别是水域边缘检测。通过对多尺度几何分析工具Shearlet进行改进，在改进的基础上提出了一种针对SAR图像水域边缘的检测方法。采用改进Shearlet模极大值先对图像边缘进行粗检测，再利用FCM方法分割出水域区域，并对此区域内的边缘进行选择，最后，通过Snake模型对选择出来的边缘进行连接，形成最终的水域边缘。实验结果表明，该方法不仅提高了边缘检测的完整性和精确性，而且有效克服了斑点噪声的影响，对SAR图像水域边缘的检测是有效可行的。　　 (2)以非下采样Shearlet变换(NSST)为工具，通过分析偏微分方程和变换域阈值法在SAR图像去噪中的优缺点。把二者的优点相结合，对NSST分解系数中的边缘区域进行保护，通过阈值法并结合全变差(TV)扩散方法对非边缘区域系数进行收缩，之后再对去噪后图像中被模糊掉的点目标进行扩散，提出了一种结合边缘保护和全变差阈值收缩对SAR图像进行去噪的方法。　　 (3)把实数域的扩散系数扩展到复数域，通过分析现有复扩散系数的不足，并对其进行改进、完善，提出了一种可以较好保持图像中点、边缘及纹理信息的复扩散系数。由于SAR图像在利用复扩散进行去噪时，对图像同质区域的平滑效果不是很好，因此，本文利用增强Lee滤波对SAR图像同质区域的优秀平滑能力，结合提出的新的复扩散过程，提出了一种利用边缘信息和改进复扩散的SAR图像去噪方法。　　 实验证明以上两种去噪方法均能对SAR图像进行充分的去噪，并且对SAR图像中的点、线及纹理信息能够较好的保持。