合成孔径雷达（Synthetic Apertrue Radar,SAR）使用了雷达脉冲压缩技术,可以全天候地正常工作并实现高分辨率、高质量的遥感成像。合成孔径雷达因其独特的优势在目标识别,地形勘探等领域被广泛的使用,有着巨大的发展潜力。在实际使用时,如果雷达图像的质量较差,就会对目标检测和后续的研究造成严重影响。合成孔径雷达图像中因系统和成像环境的影响会有旁瓣和相干斑干扰损害图像的质量。论文针对旁瓣和相干斑干扰,进行了合成孔径雷达图像旁瓣抑制和相干斑抑制算法的研究工作。论文使用小波变换对图像进行处理并结合改进的空间变迹法来实现旁瓣的抑制,通过结合小波阈值去噪和空间域滤波在保护图像边缘信息的同时达到了较好的去噪效果,主要的研究内容为:（1）研究了合成孔径雷达图像旁瓣抑制的相关算法,研究了一种改进的空间变迹法和小波变换相结合的旁瓣抑制算法。研究了空间变迹中的加权余弦函数模型,空间变迹法虽然很好的使用了自适应的余弦加权函数对旁瓣抑制的情况进行了判断,但三点模型在复杂图像中抑制旁瓣的效果较差。鲁棒空间变迹法（Robustness Spatially Variant Apodization,RSVA）算法是一种五点滤波算法,旁瓣抑制效果更好。本文采用RSVA算法和小波变换相结合,来更细致的对图像旁瓣进行抑制。实验结果表明,比传统的空间变迹法相比,该算法对合成孔径雷达图像旁瓣抑制的效果更好。（2）研究了合成孔径雷达图像相干斑抑制的相关算法,研究了一种小波阈值去噪和空间域滤波相结合的相干斑抑制算法。研究了合成孔径雷达图像相干斑抑制的主流算法中空间域相关算法的数学模型和小波域去噪的流程与细节,并分析了各算法的效果和优缺点。研究了去噪效果比较好,但时间复杂度比较高的三维块匹配算法,分析了算法中结合小波阈值滤波和其它滤波方法的过程。论文分析了小波变换中分解后各层的特性,将小波阈值去噪和空间域滤波算法结合对图像噪声进行抑制。为了达到去除图像中噪声同时保护边缘信息的目的,使用了更加平滑的阈值函数与加上衰减系数的阈值,结合低频中使用的改进的频域滤波,完成了整体的优化。通过对真实图像的去噪实验表明,与传统和新兴的算法相比,该算法可以达到较好的去噪和边缘保持效果。