本文在总结前人主要成果的基础上开展了以下工作:首先,介绍了合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar 简称SAR)成像的特点及SAR 图像的特征;利用最大似然值(Maximum Likelihood 简称ML)和最大后验概率(Maximum a Posteriori简称MAP)准则结合相关邻域模型,成功地对SAR 图像进行了消斑处理,比较和分析了几种消斑方法在SAR 图像消斑方面的处理效果。其次,利用灰度共生矩阵(Grey-level co-occurrence matrices 简称GLCM)的环形核向量对SAR 图像进行了统计,为了减少随着核半径的增大灰度共生矩阵向量向外“膨胀”带来的影响,本文对共生矩阵进行了加权处理,通过统计出来的灰度共生矩阵,计算出能够反映SAR 图像纹理特征的几种特征量(反差矩、熵、二阶矩和反差),再现了SAR 图像的真实轮廓,有效消除了SAR 图像斑点,通过设定不同的参数值,可以得到不同SAR 图像纹理消斑的处理结果,实验结果表明这种方法具有很好的实用性和适用性。最后,利用马尔可夫随机场(Markov Random Field 简称MRF)相关邻域结构模型结合MAP 准则,实现了模拟退火算法(Simulated Annealing 简称SA)对SAR 图像的分割,并对其进行了模拟仿真实验,分割的结果令人满意。