合成孔径雷达(SAR)是二战以后发展起来的一种高分辨力成像雷达,它可以全天候、全天时、远距离地得到类似光学照相的高分辨力图像,在军事和民用方面都具有重要的应用价值。目前国内外广泛开展 SAR 图像处理的研究,其相干斑抑制算法是一个研究热点。相干斑噪声是 SAR 图像所固有的,它的存在影响了 SAR 图像的应用。本文结合江苏省基础研究计划(自然科学基金 N0.BK2001047)“合成孔径雷达(SAR)图像定量评估研究”,对 SAR 图像的相干斑噪声抑制进行了相关研究和分析,将一种对边缘检测比较有效的多尺度变换——Curvelet 变换应用于 SAR 图像相干斑噪声抑制,并对整个算法在并行 DSP 系统上的实现以及作为 Curvelet 变换实现的主要部分——小波变换的 FPGA 仿真进行了研究。 第一章为绪论,简要介绍了本文的研究目的及意义,国内外研究进展情况,以及本文主要的工作。 第二章首先介绍了相干斑噪声的形成机理,研究了相干斑噪声模型,然后分析了SAR 图像的统计特性,并介绍了一些常用的 SAR 图像质量的评估指标。 第三章研究了 Curvelet 变换在 SAR 图像处理中相干斑抑制方面的应用,在此基础上,对原算法做了适当的改进,结合形态滤波运用于去噪后的残留图像,有效的保留了 SAR 图像中的结构信息。 第四章讨论了基于并行 DSP 系统的 Curvelet 变换的几种实现方案,研究了Curvelet 变换软硬阈值算法在 SHARC 并行多处理系统上的实现。 第五章研究了小波变换的 FPGA 仿真实现,为下一步 Curvelet 变换的硬件实现奠定了基础。 结束语对本文的工作进行了总结,指出了有待进一步研究的问题。