水面无人艇作为监测海洋环境、维护海洋权益的工具和现代化军事武器,具有广泛的应用前景,已成为了国内外智能化海洋装备的研究热点。在复杂多变的海洋环境中,实时并准确的获取未知环境下的动态信息是实现无人艇自主航行的前提和避碰决策控制的重要依据。本文通过对无人艇载航海雷达图像数据的获取和分析,利用图像处理的方法实现对雷达图像序列中目标的检测。针对在直角坐标系下目标轨迹外推的特点,进行了雷达图像数据从极坐标到直角坐标系的转化,并补足在数据转化过程中存在的空点缺陷；对含有噪声信息和孤立噪点的雷达图像,采用平滑算法、图像分割算法和形态学后处理方法进行预处理。在雷达图像预处理的基础上,采用线性与区域相结合的标记算法实现对雷达图像目标的标记；针对海洋环境下雷达图像目标的特点,提取出目标的位置、面积特征作为目标匹配特征值,用于多目标雷达图像序列中实现目标匹配；针对边界毛刺问题,将连通区域标记与八邻域边界轮廓跟踪算法相结合,对目标轮廓跟踪算法进行改进,提取出目标轮廓,实现雷达图像上目标边界位置信息的获取。针对复杂海洋环境下的目标特征丢失的问题,利用自适应滤波算法、变增益滤波算法以及常增益滤波算法分别对目标的运动状态进行预测的仿真对比。仿真结果表明,自适应滤波算法的跟踪系数能够随着目标运动状态改变而改变,具有更好的跟踪能力。在仿真研究的基础上,设计并实现了基于自适应目标跟踪算法的无人艇雷达图像目标检测跟踪系统。通过海上实船实验,验证了此系统可以较为准确的检测和跟踪雷达图像序列中的目标。