极化合成孔径雷达(PolSAR)系统根据发送端和接收端极化状态的组合来得到回波信息,工作在微波段,具有全天时、全天候和穿透能力强等特点,可以提供的地物信息也较为丰富,相比于其他遥感数据而言,具有更大的优势。基于PolSAR图像的近海岸船舶检测技术在港口监测、船只救援以及沿海码头规划等方面都有广阔的发展前景,在极端气候条件以及复杂场景情况下也不受影响,检测结果对于近海城市的发展、运输的管理以及海域的安全等都有深远的意义,也是目前热门的研究方向之一。本文针对近海岸船舶目标检测方法进行研究,主要安排结构如下:首先,介绍了PolSAR系统的理论基础和极化数据的表征形式以及特征提取的方法,包括极化特征提取和纹理特征提取,并且分析了近海岸的海陆特性和船舶特性,为后续的船舶目标检测做好基础。其次,研究了基于连通域处理和尺度变换的海陆分割方法,根据海陆之间特性差异,利用数学形态学和Freeman链码调节陆地上的连通域来改善分割结果后采用种子填充算法得到较为精细的海陆划分。在大场景中利用尺度变换方法构造快速海陆分割算法,用来提高海陆分割的速度。海陆分割后的二值图用于陆地掩模,从而降低陆地地物对后续船舶检测的干扰。然后,构建了基于对比度增强的异常检测方法以及基于样本数据的监督检测方法来检测离岸出海的船舶。考虑到先验信息获取的难度,前者不依靠样本,仅采用极化白化滤波增强船海对比度,利用龙贝格积分算法得到标称化因子后采用窗口移动法进行像素判断;后者依靠少量样本,求得支持向量机的最佳权向量及最佳拉格朗日乘子,根据分界面方程及判别式,遍历整张图像进行船舶检测,为后续停靠船舶这一复杂环境中的目标检测做好过渡。最后,由于停靠船舶与码头相连密切,船舶大小与停靠方式不尽相同,海陆分割时又被划分为陆地区域,环境相对复杂,陆地干扰极多,检测困难,针对这一问题,先采用沿海岸线推进船舶或船舶簇宽度的海陆二值图对陆地进行掩模,然后构建基于计算智能算法调节SVM参数的停泊船舶检测方法,从而降低停泊船舶检测的虚警率。