Contourlet变换是一种新的图像二维表示方法,具有几何信息的灵活多尺度、多分辨率和多方向特征的图像分解变换。同小波变换进行比较,Contourlet变换具有着明显的各向异性的特征,从而可以很好对二维图像中的线和面奇异性进行捕捉。它的基本思想就是首先用一个和小波变换相似的多尺度分解(拉普拉斯金字塔分解)捕捉边缘奇异点,再根据方向信息将位置相近的奇异点综合成新轮廓段。图像融合是指对两个或者多个不同从传感器上获取到的关于同一目标的图像数据和其他信息的处理过程,重点是将那些在空间或者时间上互补或者冗余的多源数据,根据一定的算法准则进行处理,从而获得的信息比任何单一的数据更精确、更丰富,最后综合分析生成一个关于此目标的新图。极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种全天候、全天时的高分辨率微波遥感成像雷达,它的成像原理是基于相干系统的,所以成像过程总是带有着相干斑噪声。如何处理相干斑噪声,前期人们比较常用的算法是极化白化滤波算法(PWF)。首先获得目标的极化协方差矩阵,再计算出极化测量矢量,最后根据PWF算法准则对目标SAR图像进行处理。随着多分辨率概念提出及Contourlet变换的发展,本文就提出了一种基于Contourlet变换对SAR图像进行融合处理的算法,从而达到相干斑噪声抑制的效果。首先,对目标多个极化强度图像分别利用Contourlet变换进行多尺度、多方向分解,从而得到含有低频系数的子图和一系列具有不同分辨率和不同方向的高频系数的子图。采用平均融合方法处理低频系数子图,然后对各方向高频子图进行相关内容的研究,为每个方向的高频子带系数进行区域差异信息的测量,其值越大越是更好的融合系数,最后对得到的融合系数进行Contourlet逆变换,这样就能得到新的图像。