偏振高光谱成像兼具偏振成像和高光谱成像的优势，所获取的图像数据包含偏振、光谱、空间和辐射四重信息，较传统的光谱或者强度图像，包含更多的关于目标的信息，增加了目标的检测能力，因此近年来该成像技术受到了广泛的重视。此外研究偏振高光谱目标检测技术，具有很好的前瞻性，能更好满足实际的应用需求。本文主要开展了以下几个方面的研究工作：首先对偏振高光谱的成像机理以及信号检测的基本理论进行了深入的研究，对影响偏振高光谱成像的因素进行了分析，在此基础之上设计偏振高光谱成像实验，并对目标的偏振特性进行了分析。此外探讨了一些目标检测算法并对算法存在的问题进行了分析。其次，论文研究了如何有效的对获取的偏振高光谱图像数据所包含的信息进行提取和处理。偏振高光谱图像含有多重信息，为充分利用数据所包含的信息，本文提取了偏振、光谱、空间的多维度信息，构成了偏振光谱数据集和偏振数据立方体，并对偏振数据立方体采用不同的方法进行了融合实验。有效的提取信息是进行目标检测研究的前提。然后论文对目标异常检测算法进行了研究。由于缺乏先验信息，本文主要采用了统计异常检测和后验偏振光谱匹配算法这两大类异常算法。对于前者，我们选取了RX算法和低概率检测算法；对于后者，研究利用非监督全约束最小二乘算法提取目标的后验信息，然后再使用正交子空间投影和约束能量最小化算法进行匹配滤波。从ROC曲线可以看出，后验偏振光谱匹配算法的检测结果要优于统计异常检测算法，但前者的精度受制于后验偏振光谱信息提取的准确性。最后对不同置信度的检测结果进行融合。偏振光谱数据集和偏振数据立方体采用不同辨识机理来进行目标检测，因此所得到的结果的置信度也不同，而且检测结果之间可能存在冲突。为了提高检测的准确性，本文基于模糊积分方法对结果进行融合。通过对比模糊积分的结果和异常检测的结果可以发现，融合检测结果具有更高的精度。