邓 磊，李家存，朱佳文，孙 萍

（首都师范大学 资源环境与旅游学院，北京100048）

合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）具有全天候、全天时、多波段、多极化等特点，已成为地球表面信息的重要信息来源.斑点噪声是由SAR所固有的特性造成的，它的存在严重影响了SAR图像的应用.因此，对斑点噪声抑制技术的研究一直是一项重要课题［1］.

一般来说，滤波技术可分为成像前多视处理［2］和成像后滤波.前者以降低空间分辨率为代价来获得斑点噪声的抑制效果，后者又主要分为空间域滤波技术和频率域滤波技术.空间域滤波器主要有传统方法和局域统计自适应滤波方法.前者包括诸如均值滤波器和中值滤波器［3］，它们的缺点在于对噪声和边缘信息不加区分.后者以 Lee［4］，Frost［5］，Gamma－MAP［6］等为代表，这类滤波器在对噪声进行较强平滑的同时对边缘尽量予以保留.频率域滤波器方面，小波分析由于具有灵活的多尺度特征，在SAR图像滤波方面的应用越来越突出，软阈值和硬阈值等［7］方法是此类型滤波器的典型代表.Contourlet变换［8］是对小波变换的一种新扩展，具有多分辨率、局部定位、多方向性和各向异性等性质.隐马尔可夫树（hidden markov tree，HMT）模型［9］是隐马尔可夫模型（hidden markov model，HMM）的一种树状表达，将contourlet变换和HMT结合产生了一种新的统计建模数学工具，称为Contourlet域隐马尔可夫树（contourlet－domain hidden markov tree，CHMT）模型［10］.

1 Contourlet域隐马尔可夫树模型

1.1 Contourlet变换

Contourlet变 换［8，11］可 有 效 弥 补 小 波、脊 波［12］和曲波［13］等的不足［14］，不仅可提供任意方向上的信息，而且采样冗余度小（≤4／3），其计算复杂度远低于曲波变换，在……