合成孔径雷达(SAR)是一种利用微波反射信号成像的雷达,因其具有全天时和全天候工作的特点,在军事领域应用比较广泛。近年来,随着科技的发展和SAR的普及,SAR的应用越来越广泛。近年来,在频发的海上溢油事故中,SAR在溢油区域的检测中就发挥了很大的作用。由于SAR图像成像的特点、复杂的海面情况等因素的影响,SAR图像中存在很严重的噪声问题和灰度不均匀等现象,这些都给SAR图像的分割带来了很大的干扰。本文首先研究了SAR图像的增强方法,然后重点研究了SAR图像的快速分割算法,最后本文提出基于分块阈值和分水岭的SAR溢油图像分割算法,具有分割速度快、精度高等特点,解决了现在分割算法不具有实际工程应用的问题。本文研究工作主要包括以下几个方面：(1)SAR图像增强方法的研究。SAR图像中的目标一般分为点状目标和块状目标两种,SAR溢油图像中的目标主要是以块状目标为主。通过试验结果可以看出,SRAD(各项异性过滤方法)能够有效地去除SAR溢油图像中的相干斑噪声,对块状目标有很好的平滑作用,同时也能很好的保持边缘和目标特征。(2)SAR图像快速分割算法的研究。对于SAR图像的分割方法,本文首先引入了分块阈值的概念,将一幅图像分成四块,并在每一块中使用自动阈值变换,之后再将阈值变换之后的四小幅图像合并,这有效地解决了SAR溢油的灰度不均匀的问题。然后使用形态学操作中的腐蚀、膨胀操作提取前景和背景并得到背景图像,最后使用分水岭方法进行图像分割获得边界连续的图像分割结果。通过对实验室现有的大量SAR图像数据进行试验,本文算法都能够快速有效地分割出溢油区和海水区,在工程应用上具有更加实际的意义。