雷达是船舶导航系统中一种十分有效的目标探测工具,在军事和民事上都具有很高的实用价值。随着雷达系统的发展,雷达成像技术日趋成熟,基于雷达影像的水上目标检测成为可能,在雷达影像中如何快速准确地识别出水上目标,是一个热门的研究方向,虽然前人取得了一定成果,但同时还存在诸多的问题,例如:雷达影像中噪声类型复杂,很难在去除噪声的同时保留水上目标信息、很难选取合适的分割阈值对雷达影像进行阈值分割等等。本文的主要研究工作就是如何在提高雷达影像水上目标检测率的同时,有效地解决以上两个问题,具体的工作有以下几个方面:(1)雷达影像预处理方面,首先分析了雷达影像的特点,然后在对比分析各预处理算法的基础上,调整了自适应中值滤波的窗口增大顺序,提出了一种用于自适应中值滤波的噪声点检测方法,进而提出了改进的自适应中值滤波算法,与传统的自适应中值滤波算法相比,该算法的运行效率得到了提高,而且在去除噪声的同时较完好地保留了水上目标信息;(2)雷达影像水上目标检测方面,首先在对比分析各阈值分割算法的基础上,将Sobel梯度信息作为二维最大类间方差法的第二维,采用人工蜂群算法求解二维最大类间方差法的最佳分割阈值,进而提出了改进的二维最大类间方差法,与传统的二维最大类间方差法相比,该算法的运行效率得到了提高,选取的分割阈值较为合适,阈值分割的效果较为理想,然后采用形态学处理二值雷达影像中可能存在的细微空洞,最后进行船只判别,输出了目标船只相对于自己船只的实际坐标和距离;(3)采用上述算法对雷达影像进行了实验,并在实验结论的基础上完成了雷达影像水上目标检测系统的开发。实验结果表明,本文改进的算法可以有效提高雷达影像中水上目标的检测率。