船舶作为海上的重要目标,其检测与识别一直是热点研究方向。随着光学遥感技术的不断发展,基于光学遥感图像的船舶检测与识别有着巨大的应用前景。本文围绕光学遥感图像的船舶检测与识别问题展开研究,重点研究了船舶目标检测、船舶目标识别和软件系统的研制等三个方面的内容。本文的主要研究工作如下:(1)水域扩充。陆地背景的干扰会影响后续检测识别的效果。基于灰度阈值分割法完成离岸船舶场景的水陆分割,基于港口先验知识库的模板匹配方法完成靠岸船舶场景的水陆分割,然后用水域像素平均值替换陆地背景以完成水域扩充。(2)船舶目标检测。在深入研究常用检测算法的基础上,针对复杂海背景的船舶检测,引入视觉显著性算法,提出了一种融合itti和RX的目标检测算法以及一种融合MSSS+wCtr和RX的目标检测算法,以提高船舶检测精度,降低虚警率。(3)船舶目标识别。采用由粗到细的策略完成船舶目标的识别。首先使用预训练的二分类支持向量机剔除非船舶目标,然后使用预训练的Adaboost对剩余区域进行目标分类以完成船舶目标识别。(4)船舶检测与识别软件设计。基于前置理论方法,研制了船舶检测与识别软件,给出了水域扩充、船舶目标检测、船舶目标识别等软件模块的设计。