合成孔径雷达(SAR)由于其自身的特有优势,在军事应用和国民经济的各个领域中都表现出了巨大的潜力和应用前景。但SAR固有的相干成像原理使图像不可避免地带有相干斑噪声(speckle),严重地降低了图像质量,影响了SAR图像的后续目标检测、分类和辨识等应用,所以相干斑噪声抑制和提高SAR图像的质量一直是SAR图像处理研究的一个重要课题。本文研究的主要内容是基于非下采样小波包变换的相干斑抑制算法。相干斑抑制的主要目的是在滤除SAR图像相干斑噪声的同时有效保持图像边缘和纹理等细节信息。本文在总结现有的各种SAR图像相干斑噪声抑制算法的基础上提出了一种基于非下采样小波包变换的SAR图像相干斑噪声抑制新算法。因为相干斑主要集中于高频区域,而小波变换不能够对高频区域进行有效的分解,所以本文采用非下采样小波包对SAR图像进行分解。然后,视低通子带图像为原SAR图像的局部均值,并对其他子带图像进行空间自适应软阈值滤波去噪,最后重构滤波后的各子带图像实现SAR图像相干斑噪声抑制。该算法简单易行,而且实验结果表明:新方法明显优于空域Kuan滤波算法和基于非下采样小波变换的-WMAP滤波算法。