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图像信号中的微弱目标检测一直以来都是信号检测与估计领域的一个重要的研究方向,在过去的十多年中,该领域得到了科研工作者的广泛的关注,它在多个方面都取得了长足的进步。但是,由于其应用环境复杂多变,在目前已经存在的各个微弱目标检测方法之中,仍然没有哪一种方法能够完全地解决在该领域所遇到的所有的问题。本文在研究前人所取得的成果的基础之上,将图像信号S变换这种时频分析方法引入图像信号的微弱目标检测领域,并在此领域开展了一系列的研究工作,具有一定的理论意义和应用价值。论文的主要工作及贡献如下:(1)本论文首次将信号S变换的应用领域从一维信号处理领域推广到了二维图像信号处理中的微弱目标检测领域,具有一定的创新性。(2)本论文首先从信号的基本S变换的定义入手,讨论了它和短时傅里叶变换以及连续小波变换之间的联系,然后对信号基本S变换的变换窗函数做了一些改进,引出了信号的广义S变换(GST)理论,并且根据信号GST的特点,给出了GST的快速实现算法。(3)在图像信号GST谱的高维特征数据的可视化方面,本论文研究并实现了图像信号GST谱的数据切片显示方式、主值频率及谐波能量累加值显示方式和特征数据体绘制显示方式等三种主要的数据可视化方式。(4)本论文重点研究了图像信号GST域特征数据所表达的意义,分析了微弱目标和环境背景在图像信号GST谱中所存在的差异,并以此作为在图像信号GST域进行微弱目标特征提取与分析的重要依据。在此基础之上,本文提出了两种基于图像信号GST的微弱目标检测方法,并成功研制出了一套基于GST的图像信号微弱目标检测软件系统,从多个实际应用场景的算法仿真来看,本文所提出的微弱目标检测算法可以有效的实现不同场景下的微弱目标检测。