本文主要研究内容为激光对目标的偏振成像。激光在光通信、激光雷达、遥感、航空航天等领域发挥着重要作用,同时偏振光因其独特的信息记录方式得到了越来越多的关注,在环境介质测量、目标探测等方面具有很大的科学和实用价值。考虑偏振特性后,激光不仅仅能识别目标的表面形状、粗糙度,而且还能区分目标表面材料的差异,通常还能将目标与背景分离,因此在激光波段下,研究目标的偏振成像具有重大意义。本文首先简要地介绍了常见的偏振物理量,其中包括Stokes矢量和Mueller矩阵,并且给出了它们之中元素的物理意义。本文总结了多种偏振成像的方法,其中基于Stokes矢量的成像方法包括偏振度成像、椭偏角成像、椭偏率成像和相位差成像等等。另外基于Mueller矩阵的成像方法包括偏振强度像,Stokes矩阵像以及Mueller矩阵像。结合现有的偏振成像方法,建立了多角度偏振探测模型,对不同形状、材料、粗糙度的目标进行多角度偏振成像,结果发现多角度偏振度图像在识别目标的粗糙度上具有显著优势,而多角度椭偏角图像的材料分辨能力较强。与Stokes矢量成像方法不一样的是,基于Mueller矩阵的成像方法能够获取目标完整的偏振信息,其中多角度偏振强度像通过至少15条有效曲线来描述目标的全部偏振状态,而多角度Stokes矩阵像中仅仅包含3条有效曲线,与多角度Mueller矩阵像一致。本文利用不同粗糙度、材料、倾角的方板等目标对它们分别进行多角度偏振成像说明了这几种偏振成像方法在粗糙度识别、材料识别、形状识别中的差异。目标激光一维距离强度像具有识别目标表面形状的能力,因此将距离像与偏振探测相结合,首次提出了偏振一维距离像的成像模型。利用偏振距离像的成像模型,结合现有的偏振成像方法,比如偏振度成像,椭偏角成像以及Mueller矩阵像等等,本文将这些偏振成像方法赋予了距离信息,将它们分别演变成距离偏振度成像,距离椭偏角成像以及距离Mueller矩阵成像,因此它们能获取目标的偏振信息随距离的变化特点。本文通过对斜板、圆锥、圆球的偏振距离成像,说明了距离偏振度成像,距离椭偏角成像以及距离Mueller矩阵成像具有识别目标表面形状、粗糙度、材料的差异。最后将偏振一维距离像应用到草地背景中的目标识别,通过分析草地的偏振一维距离像的特点,发现草地的距离椭偏角数值以及距离Mueller矩阵像中的M₃₂元素数值远小于普通人造目标,因此利用距离椭偏角成像以及距离Mueller矩阵图像识别草地背景下的人造目标具有显著优势。最后,本文还简要地介绍了激光逆合成孔径成像在粗糙度识别、相关长度识别、形状识别和材料识别中的优势。本文还计算了不同的偏振光入射下,同一目标激光逆合成孔径成像的差异,最终结果表明,+45°线偏振光与右圆偏振光成像能够获得更加清晰的图像。