合成孔径雷达(SAR)全天候、全天时工作和穿透一些地物的特点,使合成孔径雷达遥感在军事和民用领域发挥着越来越重要的作用,但SAR图像的相干斑阻碍了SAR的应用。作为一种新的多尺度几何分析方法,非抽样Contourlet变换不仅继承了小波变换的多分辨特性和时频局部化特性,还具有多方向性、各向异性和平移不变性,能够有效地捕捉到自然图像中的重要信息。因此,非抽样Contourlet变换是更优越的图像表示方法。本论文基于非抽样Contourlet变换,研究SAR图像的相干斑抑制。　　 本文首先介绍了SAR图像的特性、SAR图像相干斑和相干斑抑制效果的评价指标等基础知识,接着介绍了Contourlet变换与非抽样Contourlet变换的理论,以此为基础提出了关于SAR图像的相干斑抑制算法。　　 采用一种改进的阈值函数,该函数能根据SAR图像在非抽样Contourlet变换域不同分解层不同方向的能量比值自适应地调整,同时将尺度间相关量引入非抽样Contourlet变换域,对小于阈值的系数进行判断,防止滤除小于阈值的边缘系数。实验结果表明,NSCT域尺度间相关量与改进的阈值函数结合的算法对于某个方向性比较强的SAR图像能达到更好的抑制相干斑且保护边缘的目的。　　 研究了将非抽样Contourlet变换域自适应收缩与八邻域点的P-M方程数值解法相结合的SAR图像相干斑抑制算法。在基于NSCT域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法的基础上对最低频层采用P-M方程进行系数处理,同时对算法中的噪声度量进行了修改,提高二元标识的准确性。该算法充分利用了非抽样Contourlet变换域Pizurica自适应收缩算法对SAR图像边缘的有效保留特性和P-M方程对低强度噪声的滤波性能。实验结果表明,算法在平滑和边缘保持上都取得了比较理想的效果。