成像探测是获取目标信息的重要手段。传统的成像探测技术主要采集目标的强度信息和光谱信息,通过对图像信息的分析和处理,实现对目标的分类。在实际应用中由于场景混杂,目标可能受天光背景和气候干扰等影响而无法认清,不能满足对目标识别的需求。与传统探测技术相比,偏振探测不仅能对偏振图像进行分析,还可以利用光作用于目标后产生的独特偏振属性。本文从微观角度研究目标表面反射机理,建立偏振特性模型表示反射光偏振态与目标表面参数的关系,并开展偏振特性测试实验,利用实验数据对目标表面参数进行反演,为智能目标识别提供新的信息维度,主要研究内容如下:首先,基于微面元理论开展偏振光的散射特性研究,将目标表面散射分为镜面反射、漫反射和体散射三部分,它们的反射光分别为表面单次反射光、表面多次反射光、进入材料内部与粒子发生作用后又射出表面的光。根据三分量设想建立适用于粗糙表面的偏振双向反射分布函数（pBRDF）模型,并根据该模型推导出目标表面反射光的偏振度表达式。其次,设计并搭建了目标表面偏振特性测试系统,该系统由主动照明装置、偏振特性测试装置、信息处理装置三部分组成。在完全线偏振光主动照明下,通过改变萨尔萨偏振相机的位置,采集不同材质目标在各个角度的偏振图像。然后对采集的图像信息进行处理,用偏振度描述目标的偏振特性。实测数据表明,偏振度与探测天顶角、方位角都有很大关系。目标的偏振度在光源入射方向最小,在镜面反射方向最大。不同材质的目标偏振特性不同,通过比较它们的偏振度大小能实现目标分类。最后,利用实验数据对目标进行了复折射率的反演。反演结果精度高,证明模型的适用性好,反演的消光系数k还能对目标进行有效分类。再将反演结果代入模型进行偏振度的仿真,仿真得到的结果与实测结果符合度高,证明了本文建立的pBRDF模型可为目标表面偏振特性分析提供理论支持。