合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率雷达,由于其具有全天候和全天时的特点,受到越来越多人的关注,并且被广泛地应用于各个领域。我国是一个具有丰富海洋资源的国家,海洋安全以及海洋权益的维护是至关重要的,加强对海上船舶的监测工作具有非常重大的意义。合成孔径雷达是海洋遥感的一个重要手段。随着雷达成像技术的快速发展,SAR图像数据量也在不断地增加,为海面舰船目标检测和识别奠定了良好的数据基础。本文主要研究SAR舰船目标的检测与鉴别技术,主要分为海陆分割,舰船检测以及舰船目标鉴别三部分,具体的工作安排如下:1.介绍了两种海陆分割技术。一种是基于全局阈值的海陆分割方法,另一种是基于超像素的多级局部模式直方图(MLPH)的海陆分割方法。通过三组实测数据对这两种海陆分割算法进行了验证,分析了各自的优缺点。2.研究了舰船检测以及鉴别算法。首先介绍了双参数恒虚警(CFAR)舰船检测算法以及基于最大稳定极值区域(MSER)的舰船检测方法。通过实测数据对这两种算法进行验证,并且通过改变信杂比(SCR)和信噪比(SNR)来分别分析这两种算法各自的性能。由于上述两种方法依赖于图像的强度信息,强杂波区域的存在使得检测结果会出现大量的虚警。为了解决这一问题,本文研究了基于适用于SAR图像的局部自适应回归核(SAR-LARK)特征的舰船检测方法。该方法首先对图像中的像素点提取SAR-LARK特征,然后基于所提取的特征采用非参数概率密度估计的方法进行显著性检测,进而进行局部极大值检测,最后设定检测门限,大于该检测门限则为舰船目标,否则为杂波。该方法不仅利用了图像的强度信息,还提取了图像中的局部结构信息,使得最终的检测结果能够在保持高的检测率的条件下降低虚警。最后,简单介绍了常用于鉴别的特征以及如何进行特征可分性分析,并且通过实验对其进行了验证分析。3.设计了SAR舰船检测与鉴别软件。通过MATLAB编程语言,将SAR舰船目标检测与鉴别算法,嵌入到MATLAB GUI设计的人机交互界面,增强算法的可视化。该软件主要包括三大模块,预处理模块、检测模块和鉴别模块,可实现舰船目标的检测与鉴别等功能。