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随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术的发展,SAR图像分辨率大幅度提高,图像数据成海量式发展。SAR图像处理技术广泛应用于遥感领域,舰船目标检测是SAR图像解译的重要内容,也是当前海洋遥感的重要研究课题,对民用和军用领域都具有重要的意义。SAR图像舰船目标检测是在图像杂波中检测出舰船目标,通常需要先进行海陆分割,海陆分割直接关系检测结果。去除陆地影响后,可以有效地降低检测虚警率。海上运动舰船目标较多,舰船运动会使SAR图像表现为散焦模糊现象,需要对运动舰船目标进行运动补偿,便于特征提取和识别分类。本文针对SAR图像舰船目标检测和散焦运动舰船目标重聚焦进行研究。主要研究内容如下:首先,本文在深入研究海陆分割方法的基础上提出了一种基于全球自洽分层高分辨率地理数据库(Global Self-consistent,Hierarchical,High-resolution Geography Data-base,GSHHG)与改进CV模型结合的SAR图像海陆分割方法。用GSHHG数据库生成海岸线轮廓图,作为CV模型的初始轮廓。对CV模型进行改进简化,构建基于ROEWA算子的边缘指示函数替换CV模型的?(?)项,去除计算复杂项,提高曲线演化效率。利用不同SAR图像进行海陆分割对比实验,实验结果表明提出方法优于其它方法。其次,研究了基于恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)的SAR图像舰船目标检测方法。分析了海杂波统计建模方法和CFAR检测器,进行了SAR图像杂波分布拟合实验,分析不同图像杂波拟合结果。根据图像杂波拟合结果,利用基于不同分布的CFAR方法对去除陆地后的图像进行舰船目标检测,分析舰船检测结果。最后,本文对SAR图像运动舰船目标重聚焦进行了研究,提出了一种基于ISAR处理技术的散焦舰船目标重聚焦的方法。首先舰船目标检测后筛选出散焦运动舰船目标。再利用算法将舰船目标图像逆映射到粗回波数据域进行运动补偿。本文提出利用快速最小熵法相位校正法进行舰船目标运动补偿,最后生成聚焦后的图像。利用TerraSAR-X、高分三号及机载图像进行重聚焦实验,并与其它聚焦方法进行比较,表明了本文提出的重聚焦方法的有效性。