在现代海战中,对水下目标的自动识别是武器系统智能化的关键技术之一,但随着减振降噪技术和智能化设备的发展,使得水下目标的辐射噪声越来越低,因此进一步提高对水下目标的检测能力和改进特征提取手段成为研究的热门。水下运动目标的变速航行信号反映了目标启动、转舵、加减速等状态过程中螺旋桨转速的变化,该变化具有瞬态特性,且很难被抑制,它能代表目标的本质特征,通过对其频率变化的有效特征提取,特别是经变换域将线特征转换为点特征,有益于现代声呐系统对水下运动目标的检测。本论文在相关研究基础之上,利用有效的信号处理方式和图像处理技术对水下运动目标进行特征提取。全文主要分为三个部分:水下运动目标变速时的辐射噪声分析和仿真;图像预处理过程中关于形态学边缘检测技术的研究;水下运动目标变速时的辐射噪声信号特征提取技术研究。通过分析实测水下运动目标变速时信号的时频特征,建立了由随时间变化的对数调频信号和高斯白噪声叠加的时域表达式,通过计算机仿真表明,该时域表达式符合实测信号的时频特点。在图像预处理的过程中,针对Canny、Soble、Roberts等传统边缘检测算子在水下运动目标变速仿真信号时频灰度图的边缘检测结果中出现的一些小间断和孤立噪声点问题,研究了形态学边缘检测算法及其改进算法。改进算法针对图中的谱线,选取了合适的结构元素,再经过比较多种形态学的组合运算后,选择了效果较好的组合运算方式。研究了基于随机Hough变换的特征提取算法。针对传统随机Hough变换算法在整体边缘内选择点对的问题,本文对其进行了改进,通过一定的距离约束来判断是否将选择的点对进行变换运算。最后将算法用于仿真和实验数据的特征提取,得到了水下运动目标变速时的物理特征——螺旋桨转速变化,这些特征是判别水下目标的重要依据。