目标成像距离较远，图像中舰船小目标的成像面积小、纹理以及形状等特征信息不明显，这些特征不容易被准确提取出来。另外，加之海空背景较为复杂，天空背景中夹杂有少量云层，海面背景伴有连绵起伏的海杂波，加上信号本身比较微弱容易被噪声和背景覆盖，这些因素都给舰船小目标的检测带来很大的干扰，增加了目标检测的难度。近年来复杂海空背景下的舰船小目标检测，逐渐成为了众多国内外学者研究的热点问题。目标检测的难易，在一定程度上与背景有重要的关系，背景越复杂，检测越困难。首先对海空背景下的光学图像进行了分析，分别对目标、背景和噪声特性进行了详细讨论。图像目标检测的重点就是背景的抑制。基于舰船小目标一般出现在海天线区域的先验知识，本文提出了一种基于海天线区域的舰船目标检测技术。该技术先提取海天线，继而分割出海天线区域，最后实现对海天线区域内目标进行检测。海天线提取对降低舰船目标检测的虚警概率、提高检测效率都具有重要的现实意义。本文重点分析和研究了提取海天线的算法，主要研究了基于hough变换的海天线检测法，同时与直线拟合法、Otsu及形态学处理法、均值梯度法等海天线提取算法进行了比较分析。最后本文采用了几种常用的图像分割方法，对海天线区域内的目标进行图像分割，灰度梯度阈值分割法效果最好。利用投影法定位舰船目标的大体位置，并结合灰度梯度阈值分割结果确定舰船目标的最终位置。最后对本文研究进行了归纳性的总结，同时对研究中存在的问题进行了梳理，并对课题下一步研究作了展望。