合成孔径雷达(SAR)图象的目标检测和分类是遥感应用上的一个重要课题。本文分两个部分，分别研究讨论了SAR图象船舶目标的提取和分形方法在SAR图象分类中的应用。 ．从SAR图像中检测船目标．有着很广泛的应用前景。我们研究了船舶目标检测问题，分析了SAR图象中船目标的特征，对不同的降相干斑噪声算法和阈值分割技术进行了比较和实验，并讨论了船舶的几何和亮度参数的选取和求解，从中归纳提出了较为实用的船舶目标的提取方法。 纹理信息是进行图象判读的重要依据之一，而分形方法是纹理分析中的一种有效手段。我们对分形方法用于SAR图象分类的若干问题进行了研究，对多视处理和去speckle滤波对分形参数的影响进行了讨论。 我们应用分形方法进行了海陆分界、人造目标检测问题的研究实验。在海陆分界问题中，分形参数对不同海况的海面和不同类别的陆地有良好的区分能力。对分形方法和其他方法用于海陆分界的结果进行了比较，证实了分形方法在海陆分界上是有效的，但也需要更长的运算时间为代价。 人造目标检测问题中，通过实验证明，人造目标和自然背景在分维数上存在固有差异，即人造目标通常具有很低的分维数。分形方法对人造目标的检测有较好的表现和一定通用性。