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极化合成孔径雷达(PolarimetricSAR，POLSAR)通过近似同时发射和接收不同极化方式的电磁波，对每个散射单元均能获取一个复散射矩阵，从而能比传统合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)获取更丰富的地物信息，这为更为有效的图像解译，目标检测与识别等研究奠定了基础。
相干斑噪声是包括合成孔径雷达系统在内的所有基于相干原理的成像系统所固有的缺陷。相干斑噪声的存在使得图像的辐射分辨率和空间分辨率下降，严重影响了图像的地理可解译性。为了得到更为精确的目标后向散射系数，通常要进行相干斑抑制工作。对于极化合成孔径雷达，相干斑噪声不仅存在于其各个极化通道的数据中，同时也存在于不同极化通道的相关项中，因此极化SAR的相干斑抑制工作更为复杂。
图像融合技术是极化SAR研究中的另一热点。通过对不同极化通道的图像进行融合，可以消除信息冗余，综合多幅图像的散射信息，同时有效消除相干斑噪声的影响，获取更准确、更清晰的极化SAR图像，从而提高解译的精度。
本文对极化SAR数据的相干斑抑制和图像融合技术进行了研究，主要成果包括如下几个方面：
1.针对极化Lee滤波因受到滤波窗尺寸影响，存在抑制相干斑与保留细节信息这一矛盾，提出了一种基于边缘特性的自适应窗改进滤波方法。通过比较像素不同尺寸邻域窗内边缘方向的变化情况，自适应地选择滤波窗尺寸。实验结果表明，该方法在有效抑制相干斑的同时，也能较好的保留图像细节信息，能有效克服Lee滤波的固定尺寸滤波窗这一限制。
2.针对极化白化滤波中参数估计这一难点，提出了一种基于纹理分类的参数估计方法。本文首先计算图像的灰度共生矩阵并提取纹理特征，然后基于纹理特征矢量对极化总功率图像进行分类，并基于分类结果，在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计。实验结果表明，基于这种参数估计方法的的滤波方法具有更好的降噪效果，对于复杂场景的极化SAR图像表现出了更大的优越性。
3.提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与纹理特征的极化SAR图像融合方法。本文选取了非下采样Contourlet变换对源图像进行了多尺度和多方向分解。然后结合源图像的纹理特征，将图像分为匀质区域和细节区域，并针对不同分解尺度下得到的子带图像的统计特点，选用了不同的融合规则和算子进行图像的重构。实验结果表明，基于这种融合方法的输出结果不但具有更好的视觉效果，同时也具有更好的抑制相干斑和保留细节信息的能力。