：提出一種ＳＡＲ圖像目標識別新方法。首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于濾除原始圖像中的相干斑噪聲，ＢＭ３Ｄ結合了空 間域和變換域去噪的優勢，濾波性能優異。在特征提取步驟，將低階 Ｈｕ矩與高階Ｚｅｒｎｉｋｅ矩組合，Ｈｕ矩描述目標的粗 略信息，高階Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目標的細節信息，因此組合矩能夠更加全面而細致地表達目標特性。使用組合矩特征訓練 ＳＶＭ 分類器，對含噪的ＳＡＲ圖像進行識別實驗。實驗結果表明：本文方法的識別率高達９８．９０％，優于已有的ＳＡＲ目 標識別方法