由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候、高分辨等成像特性,SAR图像已经在国士防卫、资源勘测、城市规划、灾害监控等多个方面得到了广泛的应用。然而,由于合成孔径雷达采用合成相干方式成像,获得的SAR图像中不可避免地伴随有强烈的“粒状”斑点现象,即相干斑。当相干斑非常强烈时,甚至可以完全淹没SAR图像中关于场景目标的信息。因此,为了提高SAR图像中目标特性的可分辨程度,实现SAR图像中场景内容的自动理解与解译,如何抑制相干斑的问题在SAR图像处理研究之初就被提了出来,并成为SAR图像处理关键技术研究的重要问题之一。本论文为了有效地抑制SAR图像中的相干斑,恢复真实的雷达回波系数,从SAR图像中所包含的几何结构特性和统计分布特性两方面着手展开工作。全文的主要工作内容概括如下:(1)基于Marr提出的视觉计算理论和适用于自然图像的初始素描模型及初始素描图提取方法,利用SAR图像所具有的统计特性,在分析SAR图像边、线检测方法的基础上,建立了SAR图像的素描模型,并设计实现了SAR图像素描图的提取方法。上世纪八十年代,Marr通过总结心理物理学、神经生理学及解剖学等方面关于人类视觉的研究成果,指出人类视觉本质上是一种信息处理的过程,并提出了视觉计算理论的框架原型。作为最早的计算视觉理论,Marr提出的视觉计算理论为后续计算机视觉技术以及图像处理技术的研究和发展奠定了坚实的理论基础。后来,Guo等人基于Marr视觉计算理论中的素描理论设计提出了适用于自然图像的初始素描模型和方法,并利用自然图像的素描信息实现了图像的压缩和重构。借鉴Guo等人提出的初始素描方法,我们针对SAR图像所具有统计分布特性和图像模型,在分析SAR图像边、线检测方法的基础上,建立了SAR图像的素描模型,并给出了SAR图像素描图的提取方法。在不同分辨率下SAR图像的实验中,该方法所提取的SAR图像素描图可以有效地表示SAR图像中场景目标的几何结构特性(如,位置、方向信息)。同时,实验结果还表明该方法对SAR图像中所存在的相干斑噪声具有一定的鲁棒性。(2)针对基于图像块的像素间相似性测度忽略图像块内几何结构特性的问题,我们在第二章所提出的SAR图像素描方法的基础上设计并实现了一种基于几何核函数的块相似性测度,并用于搜索当前像素的局部最大同质区域以实现SAR图像相干斑的抑制。在该方法中,基于素描图对SAR图像中几何特征(如,边、线特征的位置和方向信息)的表示能力,我们设计构造了能够表示局部几何特性的几何核函数,通过将构造的几何核函数与具有对称性和自相似最大特性的比值距离相结合构建了一种有效的基于图像块的像素间相似性测度。对于局部同质区域的搜索,则基于图像处理中的局部平稳性假设,采用区域生长的方式来获得局部最大的同质区域。最后,利用获得的同质区域,采用极大似然的准则来进行估计。由于采用基于几何核函数的块相似度来搜索局部匀质区域,该方法可以有效地估计当前像素的真实值。同时,实验结果表明,该方法在抑制相干斑的同时,能够有效地保持sar图像中边、线特征的分辨特性。(3)针对传统sar相干斑抑制方法对图像中表示结构信息与非结构信息的像素采用相同方式进行处理的问题,基于sar图像的素描信息提出了一种基于像素分类和自适应邻域搜索的sar图像相干斑抑制方法。在sar图像中,由于包含边、线等几何特征的分辨单元中通常存在占主导地位的散射元,完全发展相干斑的假设条件在这些分辨单元中是不成立的。因此,对sar图像不同区域采用相同的滤波方法进行估计,往往会导致sar图像细节信息的损失。这里,我们充分利用sar图像素描图对sar图像中边、线等几何特征的表征能力,将sar图像中的像素分为具有方向特性的像素(位于边、线特征处的像素)和不具有方向特性的像素。对于具有方向特性的像素,由于其局部存在显著的几何方向特性,设计了基于几何结构块的非局部滤波方法进行估计;而对于不具有方向特性的像素,则通过设计基于统计分布的像素级相似性测度,选择基于自适应邻域滤波方法进行估计;对于交叠处的像素则采用基于分布的加权方式融合两方法得到的估计值。由于采用基于素描图的分类策略将基于几何结构块的非局部滤波方法与基于自适应邻域的滤波方法相结合实现sar图像相干斑的抑制,该方法不仅可以有效地抑制sar图像中的斑点噪声,还可以保持sar图像中的细节信息,特别是一些细微的纹理特征和点目标。(4)在传统的基于自适应邻域的sar图像相干斑抑制方法中,通常采用基于像素的特征来计算其局部自适应邻域。然而,对于sar图像中的边、线特征处的像素沿其局部方向具有很强的相关性,垂直于该方向的相关性具有很快的衰减特性;而对于sar图像中的点目标,则依据点目标的尺度大小,其局部像素的相关性呈现出不同的衰减特性。这说明在设计相似性测度时必须要考虑图像的局部几何特性。这里,借鉴自然图中可控核函数的构造方法,在分析sar图像中的边缘检测算子的基础上,通过构造适用于sar图像的梯度方法提出了一种sar图像可控核函数构造方法并用于sar图像的相干斑抑制。在该方法中,借鉴自然图像中梯度算子的特性,我们设计了一种适用于sar图像的梯度计算方法,并利用所设计的梯度计算方法构造了能够表示sar图像局部几何特性的sar图像可控核函数。接着,通过将sar图像可控核函数与基于相干斑比值分布的相似性测度相结合来计算每一个像素的自适应邻域。最后,采用极大似然的准则来估计sar图像的真实信号。由于构造sar图像可控核函数所需要的参数是利用适用于sar图像的梯度算子来估计的,所构造的sar图像可控核函数可以很好地表示sar图像局部邻域的几何特性。实验表明,由于采用基于SAR图像可控核函数的局部自适应邻域计算方法,该方法在抑制相干斑的同时,不仅可以有效地保持SAR图像中的边、线特征的分辨特性,还具有很好的均值保持特性。(5)近几年,基于非局部均值的滤波方法是图像去噪研究的热点方法之一。现存的非局部均值滤波器多数都是采用具有固定支撑的图像块来计算其中心像素间的相似性权重。然而,由于位于边、线特征等处图像块内的像素具有很强的几何相关性,采用基于固定支撑图像块的非局部均值方法不能很好地恢复图像中的边缘、细小目标。因此,需要设计能够表示局部几何特性的核函数来对图像块支撑进行修正以提高块相似性测度的鲁棒性。这里,我们针对SAR图像梯度算子中由于采用人为设定的指数加权方式导致该梯度算子在检测中具有方向偏好的问题,设计了一种无方向偏好的加权方法。同时,考虑到SAR图像中场景内容具有尺度多样性特点,我们提出了基于多尺度融合的SAR图像可控核函数构造方法,并将其应用于SAR图像的非局部滤波方法中实现SAR图像相干斑的抑制。在该方法中,局部搜索窗内像素与中心像素间的相似性权重是通过所获得的SAR图像可控核函数与基于相干斑比值分布的相似性测度相结合来计算,并采用加权极大似然的方法估计中心像素的真实值。实验表明,由于采用基于SAR图像可控核函数的相似性测度作为权重系数来估计当前像素的真实值,该方法可以很好地保持SAR图像中的边缘、纹理和细小目标。