合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统是一种高分辨率的成像系统,由于采用相干成像,在形成的图像中会产生相干斑噪声,然而相干斑严重影响了 SAR图像中目标识别等后续图像处理技术的应用,因此SAR图像相干斑抑制的研究具有重要的意义。抑制相干斑噪声的算法主要包括空域、变换域、偏微分各向异性扩散三个方面,本论文针对偏微分各向异性扩散领域展开研究,主要内容包括以下两个方面:本文提出了一种基于改进Frost滤波的抑斑算法。经典的相干斑抑制的各向异性扩散(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion,SRAD)和细节保持的各向异性扩散(Detail Preserving Anisotropic Diffusion,DPAD)算法中估计扩散函数的衰减速度比较缓慢,导致对边缘的信息不够敏感容易导致细节信息丢失。针对该不足,提出运用改进的Frost抑斑方法来对DPAD抑斑算法的估计扩散函数进行改进,同时结合自蛇扩散对图像中的边缘噪声以及高变差系数区域的噪声进行平滑。通过仿真实验对比得出,该算法在保护SAR图像边缘信息的同时,可有效抑制边缘区域的相干斑噪声。本文提出了三种基于区域划分的各向异性扩散抑斑算法。经典的SRAD和DPAD抑斑算法滤波图像的同质区容易产生块效应,边缘区的噪声得不到很好的抑制。针对该不足,本文提出如下三种抑斑算法。(1)基于比率ESM的区域划分借助比率边缘强度映射(Edge Strength Map,ESM)进行阈值化完成图像的区域划分,结合文中局部统计窗的大小对滤波效果影响的分析,在同质区用小尺度的局部量统计窗(简称小窗)进行滤波处理,在边缘区用大尺度的局部量统计窗(简称大窗)进行滤波处理;同时又结合方向扩散函数,改进了边缘区平滑不足的现象。(2)基于Lee滤波系数的区域划分采用最大类间方差法(简称Otsu)方法对Lee滤波的加权系数进行区域划分得到二值图像,然后在图像同质区采取小窗DPAD抑斑算法来抑制相干斑噪声,边缘区用大窗的DPAD和自蛇扩散处理,既保持了边缘细节信息又对边缘的噪声进行了平滑。(3)基于改进Frost滤波系数的区域划分采用Otsu法对改进的Frost滤波中的衰减因子进行自动设阈值完成图像二值化的区域划分,然后在图像同质区和边缘区分别采用小窗和大窗的DPAD抑斑算法进行滤波处理,同时针对边缘区域噪声抑制不足的问题通过自适应参数来耦合自蛇扩散对边缘进行大窗滤波。实验证明上述三种抑斑方法既保护SAR图像边缘,又有效抑制了边缘相干斑噪声与同质区的块效应现象。本论文首先阐述了 SAR图像的研究背景及成像原理,然后在各向异性扩散方面提出了两个方面的四种算法,最后对全文的工作进行了总结与展望。