SAR目标检测和识别方法的研究具有重要的实用价值,是当前国内外的研究热点。随着SAR技术的快速发展,图像分辨率越来越高,对小型军事目标进行检测和识别的实际需求也越来越迫切,这对传统的SAR检测和识别方法构成了巨大的挑战。此外,目前针对SAR目标检测和识别的研究很少涉及飞机目标,而飞机作为机场上重要的军事目标,对其进行快速的自动检测和识别具有重要应用价值,因此本文在XX项目的支持下,针对高分辨率SAR图像中机场及飞机检测和识别方法展开研究,具体研究内容如下:　　 (1)大场景高分辨率SAR图像中机场快速检测方法研究。首先对SAR图像中机场的结构特征和后向散射特性进行分析总结,然后在此基础上对大场景下机场的快速检测方法进行研究。其中对机场图像的分割方法和机场感兴趣区的辨识方法进行了重点研究,设计了适用性好、鲁棒性强的机场图像自适应阈值分割方法以及提出了利用机场二维数学模型代替传统直线数学模型进行机场ROI(RegionofInterest)拓扑特征辨识的方法。　　 (2)高分辨率SAR图像中飞机检测方法研究。首先对飞机目标在高分辨率SAR图像中表现出的结构特征和后向散射特性进行分析总结,然后在参考大量文献的基础上提出利用SAR图像自身信息进行飞机检测的研究方案,并对各步的实现方法进行了深入研究,包括基于扩展区域增长的飞机背景信息提取、基于快速CFAR的飞机ROI提取和基于局部纹理特征分析的飞机ROI辨识,其中飞机ROI辨识方法是重点研究内容。　　 (3)高分辨SAR飞机目标识别方法研究。首先对当前目标识别领域中不变矩形状特征识别方法进行研究,其中包括各种不变矩特征有效性分析、SAR图像矩特征稳定性分析和不变矩特征随目标成像因素变化分析,在此基础上提出了基于MSA(Multi-ScaleSelf-ConvelutionAffine)不变矩特征的飞机目标识别方法；然后对SAR目标特有的峰值特征及其识别方法进行研究,包括峰值特征不变性分析和峰值特征匹配算法研究,其中在改进传统Shapecontext方法的基础上得到MSSC(Multi-ScopeShapeContext)峰值特征描述方法,并在此基础上提出了基于MSSC的飞机目标匹配识别方法。　　 (4)检测与识别原型系统开发。本文在WindowsXp2操作系统以及VC++6.0编程语言平台的基础上,借鉴软件工程方法,开发了高分辨率SAR机场及飞机检测与识别原型系统。从整体角度出发,将机场检测模块、飞机检测模块和飞机识别模块三部分有机的整合于原型系统中,并在系统中增加数据接口、图像处理和数据后处理等功能模块,实现了从数据导入到数据处理最终到数据导出的完整处理流程。该系统提供了友好的人机交互界面以及功能扩展接口,为下一步软件功能的强化、升级建立了良好的基础。