В статье предложен нелокальный метод подавления аддитивного шума на цифровом изображении, основанный на представлении изображения в матричном фазовом пространстве и использовании нетрадиционных методов многомерного статистического анализа, а именно — технологии суррогатных данных, которая позволяет из единственного снимка формировать псевдоансамбль «суррогатных» изображений с дальнейшим их усреднением. Данный подход основан на свойствах когерентного накопления сигнальной составляющей наблюдения и некогерентного накопления его шумовой компоненты по мере увеличения ансамбля наблюдений, что позволяет частично разрешить противоречие между уровнем подавления шумов и искажением или потерей малоразмерных деталей на изображении (снижение пространственной разрешающей способности). Проведено имитационное моделирование предложенного метода обобщенной SDT-фильтрации шума с использованием пакетов прикладных программ MathCad и Matlab. Выполнен сравнительный анализ пространственной разрешающей способности предложенного и некоторых известных методов подавления шума с использованием критерия разрешение–измерение и модифицированного критерия Релея. Показано, что предложенный метод демонстрирует лучшую пространственную разрешающую способность по сравнению с наиболее распространенными методами подавления шума, что подтверждается результатами имитационного моделирования.