短波电报通信就是利用莫尔斯码传递信息，它是短波战术应急通信的主要工作方式之一。目前短波电报信号的检测与译码一直采用人工方式，尚未实现自动检测。本课题从Markov随机场理论出发，研究短波电报信号的时频联合检测技术，旨在解决强噪声背景下短波电报信号时频图像的分割问题，进而实现短波电报信号的点划检测，为实现短波电报信号的自动译码奠定理论与技术基础。本文的主要工作包括：①对现有的短波电报信号检测技术进行全面总结，深入分析短波电报信号的基本特征，从时频联合分析入手，在时频二维平面上研究其自动检测的相关技术。②研究短波电报信号时频分析方法，通过实验分析比较了短时傅里叶变换（STFT）和S变换的优劣，得出了仿真实验结果，便于利用图像分割的方法捕捉电报信号。③研究Markov随机场的图像分割理论，采用Markov随机场方法分割短波电报信号时频图像，通过仿真实验分割出了莫尔斯点、划信号。④在Markov随机场分割出的时频图像基础上，采用自动检测算法实现了莫尔斯点、划信号的检测，减少了检测误差，并通过仿真实验验证了算法的有效性。仿真结果表明，本文提出的电报信号检测方法能够在强噪声背景下可靠工作，对人耳难以辨识的低信噪比电报信号也具有很好的检测效果，适用于强噪声背景下短波电报信号的自动检测。