合成孔径雷达(synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候应用的能力,在军事侦察、地形测绘、自动导航、灾害监测等应用领域发挥着巨大的作用。随着SAR系统获取图像能力的增强与图像应用范围的扩大,SAR人工解译在速度上已远不能满足需求,因而SAR图像的自动解译技术的研究显得尤为重要。近年来,SAR图像目标检测与分割作为SAR图像解译中的一个重要环节,成为相关学者的研究热点。由于SAR成像机理复杂、图像易受斑点噪声影响且会产生几何失真,为其解译工作增加了难度,因此如何针对特定目标提取图像特征、制定判别规则和进行完整分割成为有待解决的难点问题。　　 本文的研究工作围绕两个问题展开:一是基于装订任务——机载SAR图像机场检测,自动检测截取包含机场区域的ROI数据;二是在机场背景的ROI图像中,检测标识强散射目标。研究工作首先从SAR图像中检测机场目标的存在,自动标注出机场区域的矩形包络;然后在机场跑道区域内进行强散射目标的检测与分割,给出强散射目标的准确轮廓。论文主要工作如下:　　 1.本文概述了SAR机场检测及强散射目标检测分割技术的研究背景及意义,研究了SAR图像特性、特征提取与检测分析、SAR图像分割等相关资料,为机场及强散射目标检测与分割技术方法提供理论基础。　　 2.提出了一种针对机载SAR图像的机场目标检测的技术方法,利用机场的面积、边缘、纹理等信息,通过图像预处理、阈值分割、边缘提取、Hough变换直线检测、机场判别等五个步骤确定机场目标的存在,自动获取机场区域的矩形包络。　　 3.提出了一种在机场跑道范围内进行强散射目标检测与分割的技术方法,在自动获取机场区域ROI数据的基础上,针对机场跑道区域进行处理,利用强散射目标与跑道背景的不同散射特性,通过图像预处理、强散射目标检测、强散射目标水平集分割等三个步骤确定目标的位置与轮廓,给出机场跑道区域内强散射目标的检测标识。