随着合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）成像技术的飞速发展，SAR图像分辨率越来越高，使得基于SAR图像的自动目标识别有了更广阔的应用范围。SAR图像的自动目标识别需要从图像中提取目标的有关信息，属性散射中心模型与一般的点散射模型相比，包含了刻画散射中心长度以及与表面曲率有关的参数，因此含有关于目标的更加丰富的信息。本文主要对基于属性散射中心模型的SAR图像目标参数估计、特征提取与目标识别进行了研究。对SAR图像的属性散射中心的参数估计，本文分别介绍了基于图像域分割的参数估计方法和基于正交匹配追踪的参数估计方法，然后对这两种方法的估计结果进行了比较，并用地面目标的实测数据验证后一种算法的估计结果。对于目标的特征提取，本文研究了哪些属性散射中心参数可以用来鉴别海洋目标与海杂波；另外，在提取海洋目标长宽比特征方面，利用高分辨SAR图像的散射中心的位置去估计目标的长度和宽度，求得目标的长宽比；并且对不同分辨率的SAR图像的长宽比估计结果进行了分析。对于目标识别，在估计出SAR图像的散射中心位置后，采用Hausdorff距离与粒子群优化算法完成识别，并与基于均方误差的分类器的识别率进行了比较。