：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空 间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。在特征提取步骤，将低阶 Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗 略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。使用组合矩特征训练 ＳＶＭ 分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目 标识别方法