合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的工作不受时间和天气的影响,并且具有很强的透射性,凭借这些优势,它在军事领域占据重要地位,军事作战提供军事作战所需要的侦察和目标探测信息,同时也普遍应用于气象预告、地形地貌研究、道路检测、灾情监控等民用方面。SAR目标检测是利用目标的灰度、纹理、形状、边缘和方向等信息在SAR图像中确定其位置,将目标与背景分离的图像处理技术。随着SAR图像分辨率不断提高,目标信息呈现爆炸性增长,如何快速有效地对SAR目标进行检测,是目前SAR图像处理领域研究的热点问题。视觉注意机制是指人眼对外界环境中的海量信息进行筛选处理,并只对有用信息做出响应的信息处理机制。视觉注意计算模型是利用数学建模的方法,结合计算机提供的仿真环境,模拟人眼视觉感知系统对信息的处理过程,在图像分析处理领域,视觉注意机制掀起了研究热潮。本文将视觉注意机制引入到SAR目标检测领域,论文的主要研究内容和创新之处如下:(1)研究了海内外较为成熟的视觉注意计算模型,并与人类视觉感知系统的工作过程相结合,对应用较广的Itti经典模型和Hou谱残差模型进行了详细的分析。阐述了两种处理方式在SAR图像处理方面的不足。(2)研究了一种适用于SAR图像的视觉注意模型。该模型建立在Itti经典模型框架的基础之上,提取能够表征SAR目标的特征,通过特征整合机制得到SAR图像的显著图。仿真对比实验的结果表明,由该模型得到的显著图中目标轮廓形状清晰,定位准确,且计算速度较快。(3)研究了一种基于视觉显著性的SAR目标快速检测新算法。该算法首先利用视觉注意模型得到输入图像的显著图,然后结合SAR目标的尺寸信息对显著区域进行高斯平滑和筛选,然后经过感兴趣区域(Region of Interest,ROI)矩形补齐和配准处理,完成对整幅图像的目标检测。该方法解决问题的思路较为新颖,结合了视觉显著性,仿真实验结果表明与传统的检测算法相比,该算法具有快速准确的优点。