本发明提供了一种基于样本产生与核局部特征融合的SAR图像仿生识别方法，属于图像处理技术及SAR目标识别领域。该方法先构建了超完备训练样本集，进行训练得到几何流形，然后再对待识别样本进行识别，具体对各样本先采用K-SVD字典学习方法进行图像去噪，再用目标质心方法实现目标区域提取；然后结合局部相位量化（LPQ）与Gabor滤波方法分别进行特征提取，并进行特征融合，最后通过高维几何流形的覆盖进行分类，运用仿生模式进行识别。本发明方法的图像相干噪声抑制效果较为显著，能有效地提取SAR图像特征，解决了SAR图像因姿态角变化引起提取的特征不稳定的问题，识别精度高，具有很好的鲁棒性。