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极化合成孔径雷达(POLSAR)是不仅不受云雾雨影响且穿透能力较强,而且能够具有获取完全极化信息的巨大优势,已被广泛应用于军事目标探测与识别、军事打击效果评估、农作物生长状况监测、城市规划与变迁、灾情监测与评估、水文地质监测、森林遥感和地形测绘等军用和民用的各个领域。由于SAR和极化SAR系统是基于相干成像的原理,SAR和极化SAR图像中不可避免的存在相干斑噪声,严重地影响了图像的处理和可解译性以及后续其他应用。因此,相干斑噪声抑制已经成为SAR和极化SAR图像处理领域中极受关注的热点之一。目前,相干斑抑制的算法主要分为两大类：成像之前的多视处理技术和成像之后的相干斑滤波技术。前者是以牺牲SAR图像空间分辨为代价,难以满足高分辨率的实用需求；后者是由于其在进行相干斑抑制的同时能保持图像分辨率,因此已经被广泛地应用极化SAR图像处理当中。目前相干斑抑制研究中,一个普遍存在的问题就是无法在有效地抑制相干斑的同时有效地保持SAR图像边缘纹理特征和地物像元的散射特性。本文主要研究了极化SAR图像的相干斑滤波算法,主要创新点如下：1、分析了SAR图像相干斑形成过程、统计特性和噪声模型,在此基础上对经典的相干斑抑制算法进行了分析研究,并通过实验指出了它们的优势和不足。2、在上面的基础上,研究提出了极化SAR图像相干斑抑制的新算法。该算法是在Lee等的SMBSF滤波算法基础上,利用极化干涉SAR数据,提出的一种基于散射模型的极化干涉SAR斑点滤波算法。3、将提出的心滤波算法,应用到极化SAR图像分类当中,引入了变异函数和连通函数分别进行空间变异性结构分析和连通性分析,研究分析了滤波对表征散射特性的特征参数的影响,评价算法的合理性。通过大量的实测极化SAR数据的实验和分析,证实了新提出的相干斑滤波方法不仅能更有效地抑制斑点噪声,同时能够良好地保持边缘纹理特征和地物像元的散射特性,较经典的滤波算法更加有优势。