偏振遥感技术融合了物体光强度信息和偏振信息，可有效提高目标背景对比度，在海洋监测和人工目标识别方面具有很好的应用前景。本文以航拍获取到的海洋偏振遥感图像为研究对象，从偏振成像理论、海洋偏振遥感图像的获取、图像增强、目标提取等方面着手进行研究，为更高精度的提取目标探索出了更好的方法技术。本文主要工作如下:　　(1)对偏振光定量描述和偏振成像的基本理论以及偏振参数的测量原理，同时对海洋偏振图像的获取方式进行了详细的阐述。　　(2)针对海洋偏振成像受当时环境与光照条件的影响，通过对海洋偏振特性和图像增强方法的分析，设计了一组偏振图像融合增强规则来提高海洋偏振图像的目标与背景对比度。最后通过该组规则对海上船只的偏振图像进行融合增强测试，实验结果表明，融合后的图像能够清晰的突出目标船只的边缘和纹理特征，增强了目标与背景的对比度。　　(3)对目前常用的目标提取方法进行深入分析，并重点研究了基于轮廓树的目标提取算法，并以船只为例，分析了船只形状特征的显著性，使用该算法对目标船只进行提取测试，取得较好的效果。该方法与传统方法相比，泛化能力更强，能更好的提取出目标的边缘轮廓信息。　　(4)最后，根据本文设计的相关方案，在VC++6.0开发环境下编写了目标提取应用软件，并对软件进行测试，测试结果证明该目标提取系统具有较好的可靠性和识别率。