合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种高分辨率微波遥感成像雷达,具有全天候、全天时等优点。SAR图像是合成孔径雷达的主要产物,其中散落着大量具有乘性特性的相干斑噪声,相干斑的存在使SAR图像后期的自动解译处理受到了很大的影响。因此,对SAR图像进行相干斑抑制的研究具有重要的意义。边缘检测是SAR图像解译处理的另外一个重要环节,其研究同样具有重要的意义。本文着重研究了SAR图像相干斑抑制,提出一种基于非局部平均(non-local means,NLM)的SAR图像相干斑抑制算法并对该算法的改进进行了探讨。同时本文也初步研究了SAR图像边缘检测算法,提出了一种SAR图像边缘检测算法。本文在非局部平均滤波的基础上提出一种基于均值比和变差系数的SAR图像非局部平均相干斑抑制算法。该算法首先以相似窗为单位计算中心像素和搜索窗内其他像素的均值比(mean ratio,MR),以此作为相似性度量参量,从而代替传统非局部平均算法中用来度量相似性的高斯加权欧几里得距离;然后计算整幅图像的变差系数(coefficient variation,CV),以此来构建自适应衰减因子,从而改进传统非局部平均算法中的常数衰减因子,使其对SAR图像的不同区域进行自适应的滤波;最后,以新得到的相似性度量参量和衰减因子联合负指数加权模型构成滤波函数,并对图像进行非局部平均滤波。另外,本文对提出的抑斑算法从三个方向进行了继续改进探讨,提出了三种改进措施。对本文所提的新的抑斑算法及其改进算法进行仿真实验,算法性能在视觉效果和参数指标两个方面都有较大程度的提高。经典的差分边缘检测算子,已被证实并不直接适用于受乘性相干斑噪声干扰的SAR图像,为此本文提出了一种基于比率运算和各向异性高斯核的SAR图像边缘检测算法。该算法以比率运算和各向异性高斯核所计算出的边缘强度映射(edge strength map,ESM)相乘形成新的边缘强度映射,再通过对比均衡化、非极大值抑制、双阈值决策,得到SAR图像边缘检测图像。对提出的新的边缘检测算法进行仿真实验,所得SAR图像边缘图像在视觉方面较传统比率运算等算法有所提高。本文首先介绍了SAR图像研究背景意义及成像原理,SAR图像经典相干斑抑制算法,经典边缘检测算子;然后提出一种SAR图像相干斑抑制算法及其系列改进算法;最后提出了一种SAR图像边缘检测算法并对全文进行了总结与展望。