目标的光学特性反映了目标物质在光学现象中所表现出的性质,它们为目标的探测、识别和分类过程提供了客观的判断依据。目标光学特性的研究发展迅速,如何针对特定的光学现象,挖掘更多有效的目标特征信息,是目标光学特性研究的重要任务和迫切需求。本文分别对目标的散射特性、退偏振特性及二者之间的约束关系展开研究,分析了相关特性表征精度低、表征方式单一、特征差异不显著、不同特征之间的关系描述不全面等问题,对相关理论模型进行了改进,为目标光学特征信息的增加、目标光学特征模型的完善提供了理论支撑和方法参考,有利于扩大不同物质之间的光学特征差异,在区分自然物与伪装材料、水体与油类物质方面具有一定的实用意义。本文的研究工作归纳如下:构建了基于双向旋转补偿方法的Mueller矩阵测量平台,该平台在反射过程中通过起偏和检偏的方式获取目标的偏振信息,继而提取目标的Mueller矩阵,反映了目标对偏振光的影响;根据Mueller矩阵在Fresnel反射中的参数化形式,构建了Mueller矩阵与入射角、光学常数之间的关系,将振幅比参数和相位差变化参数作为判断依据,以便于检查Mueller矩阵测量数据的准确性。实验结果表明:该实验平台能够准确获取实验样品的偏振信息,实验数据是客观的、可靠的。针对对角散射矩阵在表征主要散射机制时精度较低的问题,提出了一种基于对称散射矩阵的散射机制表征模型,该模型利用Cameron分解理论,提取出散射矩阵中的对称部分,结合旋转不变量的定义,从Mueller矩阵中获得一种散射机制的表征参数——对称旋转不变角,提高了表面反射过程中散射机制的表征精度;根据对称旋转不变角在不同取值范围内的含义,提出了散射机制差异区间（Scattering Mechanism Difference Interval,SMDI）,表示了不同物体之间的散射机制差异,有助于在多角度测量的情况下对不同物质进行区分。实验结果表明:SMDI能够利用散射机制随入射角变化的差异对自然物与伪装材料进行区分,也能够对水体和油类物质进行区分。针对退偏振指数在描述目标退偏振特性方面较为笼统、单一的问题,提出了一种基于散射叠加的Mueller矩阵分解模型,该模型将Mueller矩阵分解成四种表征不同散射类型的子矩阵,通过各子矩阵的不同组合形式反映了散射叠加对退偏振过程的影响;根据不同的退偏振过程定义了两个特征参数——对角散射退偏振系数（Diagonal Scattering Depolarization Coefficient,DSDC）和交叉散射退偏振系数（Cross Scattering Depolarization Coefficient,CSDC）,细化了目标退偏振特性的表征形式,有助于在退偏振指数相似的情况下对不同物质进行区分。实验结果表明:DSDC和CSDC能够放大不同物体之间退偏振特性的差异,从而对树叶和伪装涂层、土壤和伪装板进行区分,也能够反映特定的散射叠加形式以及在多角度测量数据中的持续范围,从而对水体和油类物质进行区分。针对散射熵-退偏振指数（Entropy-Depolarization,E-D）关系模型对目标散射随机性与退偏振特性之间的关系表述不全面的问题,提出了散射熵-退偏振指数-散射各向异性系数（Entropy-Depolarization-Anisotropy,E-D-A）关系模型,该模型通过引入散射各向异性系数,从更高维度上反映了散射随机性和退偏振特性之间的关系,既保持了散射熵与退偏振指数的二维关系,又突出了散射各向异性系数与退偏振指数之间的三维关系,弥补了E-D关系模型对目标特征关系描述不完整的缺陷。仿真及实验结果表明:E-D-A关系模型与实际的实验数据分布吻合,能够提供更高维度的目标特征,扩大E-D关系模型中不同特征之间的差异,有助于对不同物体进行区分。