合成孔径雷达(SAR)是一种有源微波成像传感器。SAR雷达波长(几厘米到1米)对微小的表面粗糙度变化有很高的敏感度，使得它成为探测海域舰船活动的首要传感器。本文主要目标就是探寻有效的SAR图像舰船检测算法，并开发SAR图像舰船检测分析系统。 本文的主要工作如下： (1)在对现有SAR图像舰船目标检测算法分析的基础上，提出一种基于优选概率分布模型的改进舰船检测算法。算法通过均方误差拟合优度检验，从瑞利分布、k—分布、Gamma分布中选择均方误差值最小的分布模型进行恒虚警率舰船检测； (2)实现了一种基于种子点增长的SAR图像海岸线提取算法。该算法将种子点增长算法与边界追踪算法结合，基于不断更新的阈值进行海域点增长，增长结束后，对连通的海域进行轮廓边界跟踪从而确定具体的海岸线位置； (3)依据现有的舰船目标几何参数提取算法，实现了SAR图像舰船目标几何参数的提取； (4)基于海岸线检测算法对含有陆地信息的SAR海洋图像实现陆地屏蔽； (5)设计开发了一种近海区域舰船检测模式，该模式通过屏蔽SAR图像中的陆地信息实现海域舰船目标检测。 将上述算法集成到本文开发的系统(SDAS舰船检测分析系统)，系统包括2种检测模式。并应用真实的SAR图像(ERS—1/2、RADARSAT—1/2、ENVISAT图像)检验SDAS的有效性和实时性。