合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有全天候、全天时、穿透能力强等诸多优点，是一种发展潜力巨大的微波成像技术。与传统的单通道、单极化SAR相比，全极化SAR（Polarimetric synthetic aperture radar，PolSAR）是一种新型的多参数、多通道微波成像雷达系统。它可通过不同的收发天线组合测量获取反映目标散射特性的极化散射矩阵，大大提高了对地物的识别能力，因此在战场感知、救助搜寻等军事和民用领域都具有广阔的应用前景，已成为各国研究热点。　　SAR的后向散射成像机制决定了极化SAR图像中存在相干斑噪声，这些相干斑噪声不仅降低了图像质量，而且严重影响了后续目标检测、分类和识别等应用。因此相干斑的抑制作为极化SAR图像后处理的第一步，一直是极化SAR信号处理领域一个很值得探讨的问题。　　本文首先分析了几种典型的极化SAR图像相干斑抑制方法，如极化白化滤波、最优加权法和精制极化LEE滤波。在此基础上提出了基于两级分块处理的极化SAR图像相干斑抑制算法，该方法利用块处理的思想对SAR图像分块，并采用边缘检测模板对非同质类子块进行两级区域属性判决，确定块内像素的滤波参数。通过理论分析，该思路可适用于最优加权法以及极化白化滤波算法。采用美国宇航局喷气推进实验室（NASA/JPL）的AIRSAR系统在Flevoland和Halfmoon地区采集的实测数据进行实验，结果表明，本文算法不仅斑点抑制效果好、运算速度快，而且还有效地克服了块处理带来的边缘模糊问题。　　另外，考虑到现有的一些算法在相干斑抑制后存在数据极化信息被破坏的情况，本文又在极化分解和去取向理论基础上提出一种新的基于散射模型的相干斑抑制算法。新算法首先采用去取向理论进行降斑前的预处理，在像素初分类时，考虑了混合散射像素的存在，利用Freeman分解产生四种散射类型，之后对各类像素进行无监督分类，最后按最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）准则进行降斑处理。采用AIRSAR系统在San Francisco地区采集的实测数据进行实验，结果表明，本文算法不仅在相干斑抑制效果和图像的边缘保持能力上优于LEE的基于散射模型降斑算法，而且可以更好地保留目标的极化散射特性，从而更有利于地物的分类。