随着人类对海洋的勘探、开发和利用的深入,水下声成像技术以及声纳图像的检测与识别成为数字图像处理领域的一个重要课题。为了解决高分辨率声纳系统的一体化问题,论文深入研究了合成孔径声纳的目标成像、目标检测与目标识别技术。论文的主要内容包括：(1)综述了国内外声纳技术的研究现状,详细介绍了当前高分辨率声纳系统的组成和主要技术手段。介绍了SAS(合成孔径声纳)技术及其图像特点,并分析了目前声纳图像处理中所存在的主要技术难点。(2)介绍了SAS系统所使用的LFM(线性调频信号)的形式及其处理方法的基础理论,阐述了LFM信号的脉冲压缩及SAS的高分辨率原理,为后续的成像处理奠定基础。(3)针对SAS成像的具体问题,采用经典的RD(距离多普勒)算法进行成像处理。此处由于需要对水下真实目标进行成像仿真,因此通过对典型目标(包括水雷、鱼雷和潜艇)进行三维建模来实现面目标快速成像,从而以较高的效率实现对复杂目标的仿真成像。(4)针对RD算法生成的水下目标方位—距离二维图像,提出改进的CFAR(恒虚警率)算法进行目标检测。通过将实际图像的直方图近似代替背景杂波直方图来拟合典型的杂波分布,并计算分布参数；将得到的参数用于CFAR检测中,从而计算出检测阈值,得到检测结果。(5)针对改进CFAR方法得到的SAS目标检测图像,提出链码离散曲率算法进行目标的识别。将模式识别中的链码做规范化定义,并将微积分中的曲率概念离散化,使之适合数字图像的表述；随后将二者相结合,采用集合映射的方法将不同的目标进行归类,并最终实现目标的识别。