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非局部平均降噪（non—local means，NL-means）算法是近期提出的针对高斯噪声的降噪算法，能够有效地保持图像纹理，但是其计算量庞大，而且要求噪声符合高斯分布，这限制了其在合成孔径雷达（synthetic aperture radar，sAR）图像上的应用。利用梯度分组的相似点匹配算法对NL-means算法进行改进，在降低计算量的同时进一步提高降噪质量。针对SAR乘性噪声特点，引入同态变换处理使改进后的算法能够适用于SAR图像降噪。通过仿真实验对本算法进行验证，降噪处理的峰值信噪比比同类算法