随着航天科技的发展,遥感数据呈现井喷之势,传统基于地面的处理方式无法满足遥感数据转化为情报信息的实效性要求,因此,本文针对在轨遥感数据实时处理的关键技术,重点围绕SAR图像舰船目标检测技术及其DSP设计实现展开研究。本文的主要工作如下:(1)结合DSP芯片中算法效率、运算复杂度、资源消耗等因素,对比分析各类SAR舰船目标检测算法,优选基于K分布全局CFAR检测算法作为舰船目标检测的预筛选算法。针对全局CFAR检测虚警高的问题,采用序贯特征鉴别方法有效去除虚警。鉴别特征的有效性与目标图像分割的性能密切相关,因此,本文引入一种基于变化检测技术的图像分割算法,并针对原方法在构建变化检测量过程中的不足进行了改进。(2)舰艏判别是舰船目标检测的后续研究,其对于舰船目标分类、航速测量、目标关联等具有重要意义。由于SAR舰船目标呈现出舰艏尖、舰尾钝,且两者轮廓近似抛物线,因此,本文基于最小二乘法,提出用两条抛物线分别拟合SAR图像舰船目标两端的轮廓,通过比较抛物线的二次项系数判别舰艏。此方法行之有效的前提是得到准确的舰船目标轮廓,因此,本文引入椭圆约束条件下GVF Snake形变算法提取舰船目标轮廓。(3)针对在轨SAR图像舰船目标检测的性能、资源和时效性需求,通过对比各嵌入式硬件的性能和特点,本文选定TMS320C6678 DSP芯片作为硬件平台开展研究。首先,将PC平台实现的舰船目标检测代码经过精简、改写并移植到DSP平台;然后,结合DSP存储器特性及访问优先级关系,进行内存访问优化以提高检测速度;最后,通过代码级的编译优化和指令调度优化进一步提升检测速度。