● 摘要
合成孔径雷达(SAR)是一种工作在微波波段的相干成像雷达，由于其全天候和强透射性等特点，在军事和民用方面显示出巨大的发展潜力和广泛的应用前景。由于SAR图像中存在着显著的相干斑噪声，极大地降低了传统的边缘检测、图像分割、目标分类等信息扩展技术的有效性，增加了SAR图像的解译工作的难度。因此，异质性作为复杂目标场景SAR图像纹理信息变化程度的度量，被广泛应用于SAR图像的斑点噪声抑制，SAR图像分类分割以及融合效果评估等诸多领域。本论文的主要工作体现在：（1）首先本文详细介绍了SAR图像的统计特性，在此理论基础上分析了相干斑噪声的形成机理，统计特性和数学模型及其参数计算方法。（2）其次本文从信息论的角度，研究并讨论了SAR图像异质性的测量分析及应用。并阐述了基于信息论的SAR图像异质性的分析测量方法，提出一种全新的度量SAR图像异质性大小的指标：异质性熵。本文给出了异质性熵的具体计算方法和物理意义，讨论了异质性熵在SAR图像处理中可能的相关应用。（3）基于前述的工作，本文将异质性熵应用在斑点噪声抑制算法的改进中，提出了一种基于异质性熵的斑点噪声抑制算法，阐述了具体的流程实现，并将该算法与经典的基于局部统计特性模型的滤波算法作对比，实验结果证明该算法有效的在降噪的同时，达到了保持强散射点和边沿的目的，是一种高性能的斑噪声抑制算法。