极化合成孔径雷达(POLSAR)是目前微波成像技术研究与应用的一个重要领域。POLSAR固有的相干斑噪声严重影响了后续的目标检测、分类和识别等应用,因此相干斑的抑制成为极化SAR数据后处理的基础。本文针对极化SAR数据的相干斑噪声抑制进行了研究和探索,主要工作如下:　　 (1)将贝叶斯非局部均值的滤波方法应用于极化SAR,使用span数据计算滤波过程中的相似度函数,以保持极化SAR数据的极化相关特性,滤波结果与精致极化Lee滤波和改进的sigma滤波相比在相干斑噪声的抑制与细节信息的保持方面有更好的效果。　　 (2)将非局部均值滤波算法与改进的sigma滤波算法相结合,通过方向窗判断滤波位置的方向,使用方向信息自适应的结合两种算法并保持它们的优势,在此基础上使用span数据计算滤波权值来保持极化相关特性。该方法自适应的使用了局部信息与非局部的信息,对相干斑噪声进行了灵活而有效的抑制。　　 (3)提出一种结合PCA的非局部均值去噪算法,通过PCA提取极化SAR的特征信息,使用此特征信息来计算极化SAR数据相干矩阵T每个元素像素点的相似度,这样做不但有效的保持了极化相关特性,而且提高了相干矩阵T非对角线元素的滤波效果。