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论文的主要内容如下:1.通过深入研究合成孔径雷达图像数据的基本理论和统计特性,利用SAR图像的数据模型,研究了国外多种统计滤波降斑算法,提出模拟退火降斑算法与自适应滤波相结合的组合降斑重构算法,该算法与降斑重构性能优异的模拟退火降斑算法重构性能相当,但其计算代价与模拟退火算法相比,减少了近三十倍.通过分析比较各种降斑重构算法的结果,对各种重构算法的降斑重构性能进行了分析和比较,给出了实际应用中如何选择重构算法.2.由于SAR图像存在较强的斑点以及边缘的不连续性,通常求导数的方法不适合SAR图像的边缘检测.该文通过对两种常用的恒虚警边缘检测算法,Touzi rate边缘检测算法和最大似然边缘检测算法的研究,利用统计理论对SAR图像分析,指出这两种算法在其边缘检测窗口设定中存在的问题(产生较多的虚警或漏警);并利用统计理论对SAR图像数据进行了理论分析,给出边缘检测窗口设定的改进方法,使SAR图像边缘检测性能显著提高.通过对SAR图像特性的研究,进一步提出了一种根据图像场景的局域变化,自动改变边缘检测窗口的自适应边缘检测算法,该算法在没有增加计算量的前提下,边缘检测性能的优于前两种算法.3.通过对SAR图像统计分割算法的分析,提出了基于边缘检测的区域分离合并算法,该方法在SAR图像分割前先进行边缘检测,然后利用获得的边缘信息指导图像分割,使图像分割性能获得较大提高.通过研究实现了一种SAR图像分割性能优异的模拟退火分割算法,但该算法的计算代价非常高,在实际应用中受到很大的限制.提出了一种基于模拟退火分割与最大似然分离合并的组合分割算法,该算法对SAR图像的分割性能与模拟退火分割性能相当,但其计算代价比模拟退火分割减少了二十多倍.4.研究分析了多种基于金字塔和基于小波的融合算法,将SAR图像与全光谱图像融合,从而提高了SAR图像对场景的描述能力,利用不同传感器的互补信息,使融合结果在保持SAR图像散射特性的同时,边缘信息更加完整,利于识别.还研究了利用高分辨率图像与低分辨率图像融合的算法,在保持低分辨率图像频率特性的条件下提高图像的分辨率,这对提高低分辨率的红外图像的分辨率非常有用.我们还对多光谱不同谱段获得的遥感图像进行融合,使融合结果图像中包含更完整的场景目标信息,易于判读和识别.作者还较全面的对各种图像融合算法,以及不同应用目的图像融合结果进行了评估,获得了许多有价值的结果.