相干斑抑制是合成孔径雷达(SAR)图像预处理中的一个核心环节。现有的大量相干斑抑制算法无可避免地弱化了图像的结构特征,而结构信息的丢失影响了SAR图像中结构特征的有效提取,因此,对相干斑抑制算法进行结构层面的有效评估十分重要。早期多采用主观评价方法,但是该方法由于耗时费力等限制了其应用。客观评价方法因意义明确、便于复制等优势得到普遍应用,但是传统的评价方法与人类主观视觉判断结果存在着一定的差异。本文在对传统评价算法深入研究的基础上,提出了新的评价相干斑抑制算法性能优劣的评价指标。本文的研究工作主要包括以下几个方面：(1)研究提出了一种结合边缘检测的全参考相干斑抑制性能评价方法。该方法从比值图像中的剩余信息出发,考虑了斑点抑制过程中最佳结构保持与最差结构保持的情况,利用参考图像和比值图像在边缘点处的局部相似度对结构信息损失进行了度量。(2)在上述评价方法的基础上,进一步研究提出了一种基于比值图像的无参考相干斑抑制性能评价方法。该方法通过比较SAR图像和比值图像来建立新的相干斑抑制性能评价模型,可以有效的评价相干斑抑制算法,并且具有很强的实用性。合成SAR图像和真实SAR图像分别进行相干斑抑制处理,得到比值图像,分别通过本文提出的评价方法来评估图像质量。实验结果证明：与传统的客观评价方法相比,本文提出的两种评价方法可以有效地评估SAR图像相干斑抑制算法,实现了与主观评价的一致性。