合成孔径雷达是一种利用微波进行成像的高分辨率主动传感器,对云、雨、烟雾的穿透能力较强且具有全天时、全天候工作的能力,能够多角度,高分辨率的对海面进行成像,与可见光、红外传感器相比具有很大的优势。基于SAR图像的海面舰船目标检测正是在这种背景下发展起来的。本文围绕SAR图像舰船目标检测与鉴别系统中的关键问题进行了如下几个方面的研究:1.对SAR图像的预处理方法进行了研究。SAR图像预处理阶段包括了斑噪抑制和陆地掩膜两个方面。在斑噪抑制方面,本文详细介绍了传统的空间域滤波方法、基于统计模型的滤波方法和基于小波变换的滤波方法。通过仿真实验,分析论证了各算法的性能特点,得出基于小波变换的抑噪方法性能较好的结论。在陆地掩膜方面,本文首先介绍了现有的两类陆地掩膜方法:通过地理信息系统中先验已知的海岸线信息进行陆地掩膜的方法和利用SAR图像处理的手段进行无先验知识的自动陆地掩膜方法。无先验知识的自动陆地掩膜算法又可细分为两种。本文对其中一种实用性较强的基于纹理分割的陆地掩膜方法进行了深入地研究。2.对目标检测方法进行了研究。首先介绍了海杂波统计建模的方法,总结了已有的海杂波经典分布模型,详细阐述了各分布的数学推导和参数估计,通过实验对实测SAR图像的背景杂波进行统计建模,比较了不同分布模型对海杂波的拟合性能。然后重点研究了基于CFAR的检测方法。讨论了全局CFAR与局部CFAR方法各自的优缺点,深入研究了基于两级CFAR级联的方法,针对该方法存在的缺陷,本文提出了一种改进的目标检测方法。3.对目标鉴别进行了研究。考虑到目标与虚警在几何形状、对比度和纹理等方面存在差异,首先提取各个潜在目标的三类特征:几何特征、纹理特征以及对比度特征。然后按照可分性测度准则对提取的特征进行选择,选出可分性最好的若干种特征作为联合目标辨识算子来进行目标鉴别。4.给出一种可行的舰船目标检测与鉴别方案。在该方案中,采用基于小波变换的滤波方法进行斑噪抑制,利用基于纹理分割的方法进行陆地掩膜,目标检测部分则采用改进的CFAR级联算法,最后选取可分性最好的特征进行虚警剔除。为了进一步说明该方案的可行性,本文利用实测数据和仿真数据分别对该方案进行验证,并讨论了不同信杂比及舰船类型、姿态对算法性能的影响。实验表明本文所提检测方案对一定信杂比条件下的SAR图像具有良好的检测性能,且对不同类型不同姿态的舰船目标检测具有普遍适用性。