相干斑噪声的存在导致了成像质量的降低,影响图像视觉效果,给SAR图像分割、目标检测提取等应用带来很大障碍。因此相干斑抑制(despeckle)是预处理中十分重要的步骤。本文主要对基于非局部思想的相干斑抑制方法进行研究,主要工作和成果如下:1.提出了基于降采样SAR-BM3D的高分辨率相干斑抑制算法。将原图像进行降采样,在小尺度进行SAR-BM3D处理,并在升采样的过程中进行边缘补偿。该方法不仅保留了SAR-BM3D优秀的细节保持能力,也增强了均质区域的抑斑能力。边缘补偿增强了边缘、点目标等细节信息,进一步提高了算法的效果。在处理高分辨率图像时,算法效率相比SAR-BM3D提高了七至八倍。2.在加权最大似然估计的框架下,提出了利用同质区统计特性进行相似度度量的非局部均值方法。该方法从理论上更加符合理想的估计原理,使权值更加符实物均质分布。实验证明在理想的同质区度量的情况下,基于同质统计特性的相似性度量有旋转不变性以及更理想的权值分布。本文方法能取得优于现有算法的抑斑效果。基于现有同质度量方法下,本章方法在处理真实SAR图像时取得了优于PPB算法的结果。最后本文提出了两个计算同质集合的思路。