该文主要研究SAR图像几何校正、相干斑噪声抑制、含噪图像边缘提取和含噪图像分 割这四个关键技术.该文讨论了一种更加适合地形数据特征的"局部分数布朗场"模型,并在此基础上提出了一咱局部自适应DEM插值方法,使用这种方法进行DEM内插,并将插值后得到的高分辨率DEM数据应用于SAR图像的几何校正中,取得了很好的实验结果.基于各种滤波技术消除相干斑噪声是SAR图像处理的重要环节.该文提出一种基于结构信息检测的统计滤 波新方法,它以统计类滤波器实现噪声平滑,结合边缘和线笥体检测,并加以点目标检测及保持,获得相干斑抑制和图像细节特征保留的双重效果.在含噪SAR图像边缘撮方面,该文 提出一种基于指数平滑滤波器的幽会边缘检测算子.在基于灰度信息的含噪SAR图像分割方 面,该文提出一种基于Rayleigh分布的最小误差分割方法,这种阈值化方法简单、快速,在噪声污染不严重和分类较少的情况下,有一定的应用价值.在基于纹理信息的含噪SAR图像 分割方面,该文对SAR图像的细微纹理、中等纹理和宏观纹理提出一个系统的解决方案.应 用灰度共现矩阵法测度细微纹理,应用纹理频谱法测度中等纹理,提出将小波分析与马尔可夫随机场(MRF)模型相结合应用一种自动多分辨率分割方法分析SAR图像的三种纹理信息,该方法利用小波变换以不同分辨率的纺理信息,在最低分辨率级利用Akaik信息是估计纹理类 数,进而在各个分辨率级利用MRF模型表征各像素间的空间关联信息,并应用循环条件模式 法实现最大后验概率分类.