合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种全天时、全天候的微波遥感成像雷达,在军事侦察与对地观测方面具有独特优势。由于SAR的幅度图是灰度图像,而且人眼对灰度信息不敏感,只能分辨几十个灰度等级,但能分辨上千种彩色,彩色图像比灰度图像更有利于目视解译、目标识别。因此,本文研究SAR图像的伪彩色增强方法。主要内容如下：(1)针对非线性编码方法的噪声问题,引入了区域生长进行了改进；针对直方图映射颜色迁移颜色不丰富问题,引入聚类进行了改进；针对Reinhard颜色迁移方忽略了细节信息、通道比例固定颜色不能调整的问题,从原理上进行分析,引入了调节系数进行了改进。通过实验,表明了改进方法的有效性。(2)针对SAR伪彩色增强图像存在噪声、颜色信息不丰富的问题,将正则化方法应用于单极化SAR图像伪彩色增强中。在HSI颜色空间中对原始SAR图像通过图像处理方法构建H、S、I三个通道信息。以滤波去噪后的SAR图像作为1分量,以SAR图像彩虹编码G波段经过变换后的结果作为H分量,将原始SAR图像进行正则化增强的结果作为S分量。其中,针对SAR图像正则化增强问题,研究了lp范数正则化模型、洛伦兹正则化模型。利用Radarsat-2数据进行伪彩色增强实验,表明了该增强方法的有效性。(3)将伪彩色增强图像应用于图像分类和解译。对伪彩色增强结果进行非监督分类和监督分类,采用Kappa系数、总体分类精度作为评价指标,验证本文基于正则化的伪彩色增强方法的有效性,并对正则化伪彩色图像进行了解译实验,表明了其在解译方面的应用价值。