我国航运业务的高速发展,河道船舶数量越来越多,船道管理越来越复杂,船舶数量的增加,河道的管理越来越重要。我国经济实力近几年快速发展,电子信息产业在航运行业发展迅速,市场需量更为广阔,而民用雷达的产业却依靠进口,被国外公司所垄断,国内的雷达发展起点低,发展晚,我国能拥有自主的雷达知识产权有着极高的市场价值和研究意义。雷达安装在船舰上具有重要的作用,是船长的眼睛,用于观测岛屿和船只周围的情况,以确定船只的定位,显示航路情况,引导监督船舰的航行路线和状态,在船舶导航、避碰等方面有着较为重要的作用,在民用和军事等领域中有着重要角色,雷达对多目标的跟踪识别,随着科技的进步与发展,计算机水平以及图像处理技术的不断提高,通过图像处理的方法对雷达波形的目标进行处理,可以快速、高效、精确地检验出目标位置。从这个角度出发,本文研究了适用于民用船雷达的图像处理和目标匹配的算法。本文首先分析了民用船雷达的特征,研究点迹航迹的关联算法,针对这些算法的优缺点,来改进现有的问题,来实现雷达对图像中目标的检测跟踪。在对雷达图像的特征和目标特征匹配方法中,针对雷达目标在的梯度特征重点研究,提取出目标位置,面积,不变矩特征,像素点梯度作为目标匹配的特征值,用于多目标雷达图像序列的目标匹配并实现目标跟踪。然后研究了在航迹数据处理过程中的算法,常用的点迹凝聚方法有幅度加权凝聚算法,排序点迹凝聚算法,现有的点迹凝聚方法是利用距离信息将距离相近的亮点做聚类,当两艘相距较近的船,它们反射的雷达光斑距离非常近或者出现一定程度的粘连,现有的点迹会将其类聚成一个目标,先提出一种能够有效避免点迹粘连导致的目标航迹丢失的方法,详细介绍了该算法的步骤,然后介绍了雷达常用的航迹关联算法,如最近邻域法(NN)、概率数据关联法(PDAF)、联合概率数据关联法(JPDAF),仿真三种算法,验证在多目标交叉运动中JPDAF跟踪精度更好,对比了本文提出的新算法基于雷达图像的像素梯度算法辅助概率数据关联法,在多目标跟踪杂波环境下的点迹航迹关联算法效果更好。最后,通过软件设计实现雷达图像的显示,雷达的视频显示以电子海图为背景,可以显示目标船舶的航迹。在雷达目标点迹航迹关联的方法是采用图像处理的方法,实现雷达图像目标的点迹关联,形成航迹,通过仿真航道船舶的运动状态如交叉运动,平行,稀疏和密集状态下的船舶航迹关联的正确率,测试了该方法的实用性和有效性,标记出各个目标位置,通过雷达界面显示系统显示出雷达图像的各个目标点迹位置。