合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)是遥感技术发展的一大成就,由于其自身独特的优势和巨大的应用价值,得到了广大遥感领域研究者的关注和重视。由于合成孔径雷达技术的快速发展,给人们带来了大量的高质量高分辨率的SAR图像。但是因为SAR图像特殊的成像机理以及受到相干斑的干扰,直接人工阅读SAR图像存在很大困难有时候甚至是不可能,所以利用现代各种科技手段对SAR图像进行解译就显得尤为重要。本文的研究主要内容是SAR图像特征提取和微弱目标检测方法,并在论文中提出一种基于S变换域相干分析的微弱目标检测方法。在SAR图像特征提取方面,本文分析了SAR图像目标在图像上的三种基本表现形式,介绍了SAR图像微弱目标检测的主要难点问题,并介绍了应用于SAR图像微弱目标检测的统计理论、SAR图像子孔径、非采样轮廓波(Nonsubsampled contourlet,NSCT)变换以及相干技术等理论技术。在微弱目标检测方法方面,对微弱目标的特点进行了分析,介绍了基于恒虚警率(Constant false alarm rate,CFAR)、子孔径相干和NSCT变换的微弱目标检测的方法,对这三种微弱目标检测方法进行介绍,对这三种方法做出实验仿真。本文提出一种基于S变换域相干分析的微弱目标检测方法。该方法利用SAR图像在S变换域的特点,在S变换域提取微弱目标的特征进行目标检测,采用SAR图像对该方法进行仿真实验来验证该方法的有效性。文章对S变换的公式从小波变换和短时傅立叶变换两个方面进行了推导,得出一维和二维S变换公式。