逆合成孔径雷达(ISAR)作为一种高分辨的成像雷达,能够全天候和全天时的进行远距离的目标成像,在军用和民用领域具有非常重要的价值。随着成像技术的不断提高,ISAR图像的清晰度越来越高,ISAR已广泛应用于空天目标和海面目标成像,同时ISAR图像包含目标精细的几何结构、散射点分布等多种信息,对目标的判别有重要的价值,因此如何从ISAR图像中获取目标的信息进行目标的识别分类已经成为研究的热门领域。本文以此为出发点,研究了基于ISAR图像的舰船目标的特征提取方法,主要工作概括如下:1.介绍ISAR的成像原理以及ISAR的信号处理方法,包括平动补偿技术和成像算法,分析了图像中存在的质量问题,并介绍了如何利用电磁仿真软件FEKO进行数据仿真,最后进行了实验验证。2.对ISAR图像的质量评估方法进行了深入的研究,通过分析图像质量存在的问题,例如存在斑点噪声、条纹干扰、重影、运动模糊等问题,提出了一种图像质量分类的方法,通过提取能够反映图像质量信息的特征对图像进行分类,并对该方法进行了验证。3.研究了基于ISAR图像舰船目标的长度特征和属性散射中心特征的提取方法。(1)针对大小船的分类应用,通过中心线的提取能够对目标进行有效的分类,由于常用的Hough变换等方法在提取目标的长度时存在较大的误差,本文利用PCA变换进行目标长度的提取,该方法利用降维的方法找出目标在主轴线上的投影。(2)为了对舰船目标进行更细致的分类,研究了属性散射中心特征,本文利用正交匹配追踪算法提取目标的属性散射中心,并进行了实验验证相关算法的有效性。本文最后对全文的工作进行了总结,并指出有待进一步研究的问题。