合成孔径雷达(SAR)在军事侦察和民用方面都具有重要作用,本文以SAR图像制导为背景,针对SAR图像目标检测与提取研究了相关的图像快速处理算法。研究了SAR图像的成像特征,具体研究了侧视投影的几何特征,在此基础上,研究了弹载SAR前斜视图像的几何成像原理及几何校正模型,并以实验证明了校正的可行性。推导了SAR图像的斑点噪声模型,认为SAR图像斑点噪声模型满足瑞利分布,在一般情况下也可视作指数分布。在此基础上研究了一系列的经典空间域局部统计滤波器,提出了一种新的基于边缘检测的快速滤波器,该滤波器使用边缘检测算子检测边缘,沿边缘方向进行均值滤波,并在非边缘区进行局部统计滤波,优化了边缘检测算子及局部统计滤波方法,得到了一种快速的算法。通过实验比较了新滤波器与经典滤波器的结果,证明了该滤波器的有效性。系统地研究了一系列SAR图像分割经典算法的原理及过程,并分析了各算法的特点与结果。研究了一种分割算法评价准则。针对SAR图像的特点,对典型目标的检测与提取提出了相关算法。针对高亮目标,设计了一种基于数学形态学的目标检测方法,对图像进行数学形态学变换并进行自适应阈值提取,以目标面积为约束条件,得到了比较理想的结果。针对直线目标,在传统Hough变换的基础上设计了一种基于灰度梯度方向熵的快速Hough变换方法,提出了灰度梯度方向熵的概念,通过计算灰度梯度方向熵,可以检测图像中包含边缘的区域及边缘可能的方向,通过这种方法可以有效地减少计算量。针对海岸线,在C-均值聚类算法的思想下,改进了区域增长算法,认为包含海洋及陆地的图像满足正态分布模型,提出了计算最佳阈值的方法。以实验的形式对算法进行了评估,证明所提出算法均是有效的。