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粒子滤波（PF）非常适合处理非高斯状态空间模型的滤波问题,而SAR图像的非高斯降斑算法正是粒子滤波的一个有效应用,本文在平稳小波变换（SWT）域上提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）的改进PF的SAR图像降斑算法.新算法首先分析验证了SAR图像在SWT域比在DWT域中利用广义高斯分布（GGD）建模更为精确;然后针对基本PF降斑算法中的粒子整体权重偏差问题,引入MRF重新定义粒子权重,并通过权重更新粒子的采样区间以优化粒子分布;最后为了提高本文降斑算法的实时性,依据小波系数的局部统计特性把图像分为平滑和边