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随着计算机技术的发展以及完善，在许多应用领域里都出现了大量的算法，并且每年都会有很多人力和时间被用来开发新的算法。由于缺乏一个有效的算法管理机制，使得在算法设计使用过程中有大量的资源被浪费在重复性的工作之上，而这一问题会随着算法数量的增加而变得更加严重。此外，随着算法数量的不断增长，单靠人力已经很难对这些算法进行有效管理。为此，本文提出了一个基于数据库的算法管理及择优模型，并选取SAR图像纹斑噪声抑制应用为例，阐述了系统的设计及实现流程。首先，本文先对系统模型做出了一个概括性的描述。在介绍数据管理技术及数据库系统的基础之上，本文提出了一个基于数据库的算法管理及择优模型，并对该模型的模块组成及功能进行了详细介绍。本文还介绍了应用由多个处理过程组成时，使用算法管理的策略。其次，本文简单介绍了SAR图像的成像原理以及纹斑噪声的形成机理。在此基础之上，介绍了数据纹斑噪声-场景模型及SAR图像局域统计特征。接着，本文对一些经典纹斑抑制算法做出了回顾与总结。然后，本文就SAR图像的纹斑抑制这一应用，设计了实现本文所提模型的系统，并从系统架构、数据库的选择、数据库模式的设计、匹配数据的查找、结果评价以及系统开发中遇到的其它问题的解决方法等方面对系统的实现给出了详细的阐述。最后通过实验验证了系统的可行性并对进一步的研究工作做出了展望。