合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种相干成像雷达系统,其相干成像的产物SAR图像中随机分布着具有乘性噪声特性的相干斑。相干斑的存在大大降低了解译系统对SAR图像的处理效果,因此SAR图像相干斑抑制成为SAR图像处理研究领域的重要内容之一。目前众多学者在空域、变换域、偏微分各向异性扩散方面提出了多种抑斑算法,然而大部分算法都采用的是局部平均技术。为此,本文从非局部平均(Non Local Means,NLM)技术入手,对SAR图像相干斑抑制方法展开研究。本文围绕非局部平均的SAR图像相干斑抑制开展了以下五个方面的研究:其一,通过分析传统NLM算法的特点,提出了经典NLM算法的快速实现方法。该方法以内存空间为代价,在保持算法去噪效果一致的同时有效地提高了算法的实时性。其二,通过将传统NLM思想引入到经典空域SAR图像抑斑算法中,提出了两种基于空域相似性度量的SAR图像非局部平均抑斑算法。算法一为基于变差系数的SAR图像非局部平均抑斑算法。该算法利用传统NLM技术估计当前像素点与其邻域内其它像素点为中心的相似窗的变差系数比与均值比,用两者的乘积替代权值中高斯加权欧几里得距离,再结合Frost滤波的负指数形式及衰减因子对经典NLM算法中权值计算方法进行了改进,最后利用加权平均实现SAR图像相干斑抑制。算法二为基于Kuan滤波系数的SAR图像非局部平均抑斑算法。该算法通过Kuan滤波对SAR图像预处理,计算信息熵得到Kuan滤波系数,并由传统非局部平均技术估计当前像素点与其邻域内其它像素点为中心的相似窗的均值比,用两者的乘积替代权值中高斯加权欧几里得距离,再结合Frost滤波的负指数形式及衰减因子共同建立新权值,最后通过加权平均实现SAR图像相干斑抑制。两种算法在同质区抑斑效果较好,且算法二较算法一在同质区的平滑性能得到增强,边缘区域细节信息保护能力有所提高。其三,通过将传统非局部平均思想与小波域SAR图像抑斑算法结合,提出了基于小波域相似性度量的SAR图像非局部平均抑斑算法。该算法首先利用小波分解提取SAR图像的低频信息,计算其信息熵。然后利用非局部平均方法估计当前像素点与其邻域内其它像素点为中心的相似窗的均值比,两者结合替代权值中高斯加权欧几里得距离。并与Frost滤波的负指数形式及衰减因子共同建立新权值,最后利用加权平均使SAR图像相干斑得到有效抑制。通过实验图像与数据的分析说明该算法在同质区有较好的平滑能力,且在边缘细节保持方面有较大的突破。其四,借助变尺度窗与基于小波域相似性度量的SAR图像非局部平均抑斑算法,提出了基于变尺度窗的SAR图像非局部平均抑斑算法。该算法通过基于高斯伽马窗的ESM对含噪图像进行阈值化完成图像的区域划分,结合文中搜索窗与相似窗的大小对滤波效果影响的分析,对同质区、边缘区分别采用不同尺度窗,最后通过基于小波域相似性度量的SAR图像非局部平均抑斑算法来抑制相干斑。该算法在同质区得到较好的平滑的同时,保护了边缘细节信息。通过真实SAR图像去噪的实验结果也充分说明,其边缘保持性能较其他算法得到了增强。其五,借助Lab VIEW平台,通过MATLAB与Lab VIEW混编,实现了SAR图像相干斑抑制算法GUI软件。该软件利用本文几种算法对SAR图像进行抑斑处理,不但可以得到相应的去噪图像和边缘检测图像,而且可以得到抑斑后的性能评估参数。本文首先介绍了SAR图像的研究背景及成像原理,阐述了传统非局部平均算法,提出其快速实现方法,然后在空域滤波方面提出了两种算法,在小波域提出一种算法与一种改进算法,最后通过Lab VIEW实现SAR图像抑斑算法GUI软件,并对全文进行了总结与展望。