随着新型传感器的应用和空间探测技术的发展,遥感图像空间分辨率越来越高,这些高分辨率图像的出现在拓宽了遥感图像处理应用领域的同时,也提出了极大的挑战。港口目标是重要的军事目标和民用设施,在海洋应用研究领域是非常重要的研究对象,遥感图像中港口目标的自动提取对海上运输、军事情报等具有重要的现实意义和迫切的实际需求。港口作为舰船目标的集中区域,包含着大量目标信息,同时作为海洋陆地交界地带,其背景较海上复杂。由于港口目标的多样性及背景的复杂性,港口舰船目标检测极易受到陆地等背景环境的影响。本文针对复杂背景下的港口内舰船目标,运用匹配的方法获取港口ROI区域,进而运用视觉显著性方法提取舰船目标,具体研究内容如下:1)提出了一种改进的基于全局对比度的视觉显著性算法。该方法在全局对比度算法的基础上,重新确立了图像中心,根据显著性目标区域比其周围更有可能吸引人的注意力这一特性引入了新的空间加权因素,实验证明,该改进算法在目标处于图像边缘区域有更好的显著表现。2)提出了一种基于先验位置信息匹配的方法来进行港口检测定位。针对高分辨率遥感图像中舰船目标检测容易受到陆地复杂背景影响这一问题,采用SURF特征匹配,结合港口先验位置信息,提取目标ROI区域。实验证明,该方法能够有效实现海陆分离,排除陆地干扰,为舰船目标检测做好基础。3)针对ROI图像区域,提出了一种基于视觉显著性的舰船目标检测方法。该方法采用本文改进的视觉显著性来进行增强和目标区域定位,然后根据毗连舰船像素的“峰波峰”结构分布特点确定目标接触区域,实现目标分离。该方法能够处理阴影,多目标堆积的问题,实现目标的有效分割。