近年来,合成孔径雷达(SAR)系统已能实现实时成像。将来,无人机载大面积监视系统以大覆盖率采集高分辨率SAR图像,需要通过带宽有限的卫星通信链路将图像传输至地面站或指控中心,因此有必要考虑对SAR图像进行压缩,采用“压缩-传送-解压”的方案来加快实时传输。通用的图像压缩方法不可能在实现如此高的压缩比的同时,还能保持后续图像分析所需要的保真度,而发展理论上的压缩算法并不能完全解决问题,必须发展机载平台上的硬件能实现的压缩技术才行。本文联合SAR目标检测和图像子带编码目的是建立一个既能实现高压缩比同时又能实现感兴趣区域(ROI)高保真的编码系统。子带编码是为了传输并行应用一组滤波器,将输入信号分成若干个在不同频段上的子带信号,对这些子带视为独立信源单独采样和编码,它涉及滤波器设计、最优率分配和子带量化三个问题。本文有机结合了工程上的通信理论、数学上的小波理论及图像处理中的对象检测技术,主要研究内容及创新点如下:第一,研究了基于22子带分解的SAR图像变换域多分辨率恒虚警率(CFAR)检测算法,将目标检测嵌入图像编码系统中。多分辨率CFAR检测不需要抑制相干斑预处理,相反利用多尺度模型抓住了相干斑的特性变化,具有计算简单、能并行运算的特点。利用仿真和真实SAR图像数据,对常用SAR图像压缩小波基多分辨率CFAR检测性能进行了评估,确定了子带编码系统采用db4小波基滤波器组。第二,分析了不同类型、不同大小的SAR图像的子带统计特性。子带编码中,子带的分布形状对优化量化器设计非常重要。利用广义高斯分布(GGD)来描述图像子带系数的分布,分别对SAR图像子带系数建立自适应GGD模型与固定GGD模型,估计了模型参数并作了验证,研究表明,固定GGD模型中低频子带(LFS)系数分布的最佳形状参数为2,非LFS系数分布的最佳形状参数为1.5。第三,研究了稳健量化。为了减小信源概率密度模型误差对量化性能的影响,使用全通滤波使一大类信源近似服从高斯分布,从而使量化器对输入模型误差不敏感。实现全通滤波的简单办法是将输入信源相位谱加入相同大小的m序列的随机参考相位谱,扰乱输入信源的相位谱;在后处理中,减去相同的参考相位谱,恢复原始信源的相位谱。为了减少由FFT实现相扰滤波的计算量,只对目标区稳健量化。第四,为了削弱低分辨率编码的背景对高分辨率编码的目标的不利影响,基于db4小波推导了并改进了ROI掩膜。根据逆小波变换表达式得到的通用ROI掩膜表达式,对其他子带中与ROI有关的重要小波系数进行了掩膜。由于重要子带系数每经过一级分解都将按通用ROI掩膜表达式中的参数扩展,随着分解级数的递进,各子带中的目标序列有较大的膨胀,甚至充满整个子带,影响了目标区的重建质量。为了改善这一情况,忽略逆小波变换表达式中系数相对较小的项,修改了ROI掩膜。第五,研究了采用动态最优率分配、网格编码量化(TCQ)压缩SAR图像的方法。在联合SAR目标检测和图像子带编码中,目标区的样本数据以高比特率编码确保高保真重建,背景数据则以极低比特率编码以实现大压缩比,分别从率-失真最优意义上分配目标序列间、背景序列间的比特数。对MSTAR图像压缩实验表明,与标准图像压缩系统JPEG2000相比,不论采用固定码率TCQ(FRTCQ)还是熵约束TCQ(ECTCQ),在总比特率较低的情况下,联合SAR目标检测和图像子带编码系统能使目标区得到更好的重建,背景信息也得到了保留;改进ROI掩膜后,目标区信噪比提高2-6dB。文中还进一步比较分析了FRTCQ、ECTCQ的适用性。