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合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar，SAR)在国民经济和国防军事的各个领域中有着广泛的应用。由于成像机理的原因，除系统噪声外，SAR图像还受到地物雷达回波信号的衰落引起的相干斑噪声的影响。相比系统噪声，相干斑噪声更加严重地影响了SAR图像的质量，降低对图像的信息提取能力。因此抑制相干斑噪声是SAR图像应用的重要前提。本文利用SAR图像的统计特性和基于非局部思想的块相似性，对SAR图像降斑进行的研究工作主要包含以下三个方面：（1）针对现有降斑方法在对SAR图像滤除相干斑的同时出现过平滑导致结构信息丢失的问题，本论文提出了一种基于局部同质区域分割的SAR图像降斑方法。由SAR图像的统计分布推导出一种较为精确的图像块相似性，使用该相似性进行局部同质区域搜索，然后在局部同质区域内对真实值进行估计。该方法对SAR图像不但有很好的抑斑性能，而且在结构保持和点目标保持上的性能更加突出。（2）结合极化SAR图像的信息冗余性及其散射特性的相似性，本论文提出了一种基于Wishart相似性度量的极化SAR图像相干斑抑制方法。从极化协方差矩阵的统计特征入手去衡量极化协方差矩阵间的相似性，然后在局部同质区域内对待处理点的极化协方差矩阵进行估计，实现对极化SAR图像的相干斑抑制。相比许多现有方法，该方法在对极化SAR相干斑的抑制和弱小目标的保持上都取得了更加理想的效果。（3）为了更好的保持极化SAR图像的散射特性，本论文提出了一种基于极化分解与图像块相似性相结合的极化SAR降斑方法。利用极化分解后的目标散射机理解释和协方差矩阵的相似性准则来得到新的相似性判断准则，最后应用于基于非局部均值框架的滤波方法中。实验结果表明，该方法对同质区域的降斑效果显著，对边缘和弱小目标保持良好。