合成孔径雷达(SAR)系统具有全天候、全天时、高分辨率和强大的穿透能力等特点,因此,其所获得的图像在国防安全和国民经济等方面得到了广泛的应用。但是由于SAR特殊的成像机制,其所成的图像被相干斑噪声污染,使得图像信噪比下降,削弱了目标特性,为后续的图像分割、目标检测和识别等理解与解译增加困难。因此,SAR图像的相干斑抑制是一个不可缺少的过程。本论文以抑制SAR图像中相干斑,恢复真实的雷达反射系数为目的,基于非局部均值的算法思想,结合Lee滤波器的优点,对SAR图像去斑进行了一定的研究工作,主要工作包含以下三个方面：(1)提出了一种基于快速非局部Lee滤波器的SAR图像去斑方法。该方法针对SAR图像不同类型的目标设计了五种方向模板,用于快速计算块相似度以提高块匹配速度；然后将非局部均值思想用于Lee滤波,设计了一种新的非局部Lee滤波器,提高了Lee滤波器的性能。(2)提出了一种基于参考图的改进sigma滤波器。该滤波器首先根据一次滤波结果和方法噪声计算参考图,然后基于参考图进行sigma选取并对原始SAR图像进行sigma滤波。由于参考图相比原始SAR图像中噪声更小但是细节基本保持一致,在参考图上进行sigma选取更加准确,因此提高了sigma滤波器的性能。(3)提出了一种基于混合块相似性的非局部Lee滤波算法。该算法将Lee滤波器与非局部均值的框架相结合,有机融合了结构相似性和同质相似性,保持了非局部均值对SAR图像噪声的平滑能力,同时更好的保持了细节。该算法最后结合了一种非局部快速算法,大幅减小了算法复杂度。本论文工作得到了高等学校学科创新引智计划(111计划)(No. B07048)以及教育部“长江学者和创新团队发展计划”(IRT1170资助)。