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合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率成像雷达，由于采用相干波源，SAR图像存在相干斑。相干斑严重影响了SAR图像的应用，为了提高SAR图像的质量以便进行解译等后续处理，必须对相干斑进行抑制。本文主要研究SAR图像相干斑的抑制技术，其主要目标是在抑制图像相干斑的同时，更好地保持图像边缘细节等重要信息。
本文首先通过对产生相干斑的物理机理和噪声模型进行深入探讨及实证研究，建立了SAR图像统计模型和乘性噪声模型，以及数据斑点-场景模型，并给出了相干斑抑制性能评价指标。然后总结了各种经典相干斑抑制方法，主要包括多视处理技术、基于滑动窗口的滤波方法、基于小波变换的去斑方法以及基于偏微分方程的方法等。通过对这些方法进行理论分析和试验比较，探讨了它们的优缺点，发现空域自适应滤波方法算法简单、有效，是SAR图像处理时较为常用的去斑方法。但由于经典的空域自适应滤波算法模型大多建立在乘性噪声模型以及平稳随机噪声的基础上，而这些条件只有在同质区域才能较好的满足，而同一滑动窗内像素的统计特性一般不同，因此，这类算法在处理SAR图像的边缘和细节方面效果欠佳。鉴于此，本文对经典空域算法进行了改进。
本文的主要创新性工作如下：
针对经典空域滤波算法处理SAR图像时在同一滑动窗内完全按同质区域性质处理数据而导致图像细节信息损失的情况，提出一种新的滑动窗结构，该滤波算法选取与窗口中心像素统计特性相近的像素进行建模估计，从而解决了经典空域滤波算法存在窗口内数据不满足滤波模型对同质区域要求的缺陷。同时，针对强散射点的特殊性，设计了相应的检测及处理策略。利用仿真图像和机载SAR图像对算法验证，结果表明，该算法在获得与经典算法相当的相干斑抑制水平的同时，较经典算法具有更强的边缘和细节保持能力和更好的图像视觉效果。
由于一般针对SAR图像去噪方法通常利用图像像素值的统计特性，而忽略了图像的视觉特性的问题，进而影响图像降噪后的视觉效果。为了改善处理后SAR图像的视觉效果，本文描述了构建人类视觉系统降噪模型的思想方法及理论依据，并将小波分解提供的多分辨率分析手段和人眼视觉特性有机结合，从而提出了一种新的抑制SAR图像相干斑的HVSShrink策略，通过实验对算法的有效性进行验证。