合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)具有全天候、全天时、高分辨率、强透射等特点，被广泛应用于民用和军事领域。SAR是一种相干成像系统，因此所成图像含有大量的相干斑噪声。本文在国家自然基金(No．60472072)、博士点基金(No．20040699034)、航空基金(No．04153070)和黄委会治黄专项课题(2004SZ01-04)的资助下，对SAR图像的相干斑噪声抑制和边缘检测进行了深入研究，主要工作有： 在相干斑形成机理和统计模型方面，深入分析了SAR图像相干斑噪声的统计模型，得到了不同成像条件和不同区域的相干斑统计模型。 在相干斑噪声抑制方面，详细研究了空间域和小波频率域的SAR图像滤波方法，并分析了各种滤波器的性能。提出了一种基于双树复数小波变换(Dual TreeComplex Wavelet Transform，DTCWT)的SAR图像滤波方法。该方法首先对无噪声污染图像的复数小波系数的统计概率分布进行建模；然后利用此先验概率模型，采用最大后验概率方法从含噪小波系数中估计出无噪声污染的小波系数：最后经重构得到滤波后的图像。由于DTCWT具有近似平移不变性和多方向选择性，因此能够很好的解决离散小波变换中存在的不稳定性和边缘检测能力不够强的问题。实验结果表明，该方法可以有效地抑制相干斑噪声，同时很好的保持边缘纹理信息。 在SAR图像的边缘检测方面，深入分析了SAR图像的比值边缘检测方法。本文给出了一种SAR图像的居民地检测方法。该方法首先利用Ratio边缘检测算子得到边缘图像；然后结合边缘纹理信息分析和种子生长，得到候选区域；最后，利用后处理算法得到居民地检测结果。实验表明，该算法具有良好的检测效果。