舰船检测是世界各海岸带国家的传统任务,在军事、民用部门都有着广泛的应用。我国领海广阔,海洋资源丰富,开展SAR图像舰船检测研究具有重要意义。本文主要围绕SAR图像舰船检测开展研究。SAR图像舰船检测的前提条件是陆地隔离,所以本文首先研究海岸线检测,从而确定海洋区域。首先总结了现有的6种海岸线检测算法,比较了不同算法的优劣,最后采用水平截集算法和Mumford-Shah函数法进行海陆分割,并给出了试验结果。SAR图像目标检测问题即是从环境杂波中检测出目标回波,所以研究目标检测包括研究目标本身及其存在的环境,因此,本文研究了海面杂波和舰船目标后向散射特性的建模,总结了已有的SAR图像杂波统计模型,详细介绍了K分布的推导和参数估计,给出了相关K分布杂波的仿真方法,最后介绍了描述舰船目标后向散射特性的各种模型。在前面工作的基础上,接着主要研究舰船目标检测这个核心问题,首先分析了影响舰船目标检测的因素,然后在总结现有舰船目标检测技术的基础上,提出了局部自适应ACCA-CFAR(Automatic Censored Cell Averaging-CFAR)算法,并给出了实验结果。文章最后对全文进行了总结,并对舰船检测的研究做了进一步的展望。