自1978年第一颗合成孔径雷达卫星Seasat成功地实施了合成孔径雷达对地观测后,合成孔径雷达(SAR)技术取得了飞跃式的发展,目前国际上美、日及欧洲各国等相继在该领域投入大量的人力、物力发展合成孔径雷达(SAR)技术。 合成孔径雷达的基本原理是:卫星在轨道飞行中,于不同位置定时地对同一地物发射电磁波脉冲信号,同时接收回波信号。在某种意义上,可以认为是延伸了雷达天线的长度,从而大大提高了分辨率。另外,由于合成孔径雷达还具有全天时、全天候、不受大气传播和气候影响、穿透力强等优点,因此在民事和军事方面的应用非常广泛。主要用于航空测量、航空遥感、卫星海洋观测、航天侦察、图像匹配制导等。它能发现隐蔽和伪装的目标,如识别伪装的导弹地下发射井、识别云雾笼罩地区的地面目标等。在导弹图像匹配制导中,采用合成孔径雷达摄图,能使导弹击中隐蔽和伪装的目标。合成孔径雷达还用于深空探测,例如用合成孔径雷达探测月球、金星的地质结构。合成孔径成像雷达的研究,在我国起步于70年代中期。经过几代人的努力,取得了长足的进步。 本文在综合分析国内外在合成孔径雷达(SAR)图像分割和目标识别技术的基础上,针对SAR图像的复杂背景杂波和噪声特性,在图像数据空间对图像进行对数变换和高斯滤波处理,使用成熟的小波变换进行局部特性分析,将图像的局部窗口进行四个子带变换,在局部窗口上利用K-平均聚类算法对目标图像进行识别,并对所得的结果利用Level Set算法进行优化分割,最后用链码表示出目标边界信息。实验结果表明,本文提出的方法能有效的对SAR图像进行分割,取得了比较好的识别结果。