合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像中相干斑噪声的存在降低了图像的质量,影响了图像的解译和后续处理。因此相干斑抑制技术是SAR应用的重要课题之一。　　 相干斑噪声抑制的主要目的是最大程度地减少相干斑噪声而不失去图像太多的细节。关于相干斑噪声的抑制算法,目前主要分为三类:第一类是多视处理,即平均同一区域内的几个视；第二类是基于SAR图像局部统计特性的自适应滤波；第三类是基于小波的方法,利用小波的时频率分辨能力区分噪声和图像细节信息。　　 本文首先具体分析了图像相干斑噪声产生的机理和图像的统计特性,建立了相干斑噪声统计模型。然后针对SAR图像相干斑噪声的抑制,详细的介绍了传统的滤波算法、基于局域统计的自适应滤波算法和同态滤波的方法。在此基础上,提出了相干斑抑制的小波域算法。阐述了小波阈值去噪声方法,并在此基础上考虑根据小波系数子带分布特征用定向窗口中值滤波代替阈值去噪声,创新性的提出了结合中值滤波的小波域SAR相干斑抑制方法,并给出具体的算法实现和仿真结果。最后通过建立一系列的图像质量评估指标,以及对真实SAR图像进行处理,对上述几种算法的优劣作了全面的分析和比较。实验结果表明,本文所选用的算法对SAR图像相干斑噪声的抑制是有效的,并且在滤波效果相当的情况下,改进的算法可有效地减少运算量。