极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar，PolSAR）能够对同一场景进行不同极化方式下的成像，因此PolSAR获取的数据中包含了目标的更多信息，在目标的特征提取、检测和识别中发挥着重要作用。本文首先简要地介绍了极化SAR目标检测的研究背景和意义，概述了该课题的国内外研究发展概况，并介绍了本文要研究的主要内容。在此基础上，对本文的主要内容分以下三部分进行详细的介绍：第一部分，主要介绍了进行极化处理的电磁波理论基础，以及极化分解理论，并分析了极化分解的不唯一性。第二部分，研究了基于极化特性的目标检测问题，该工作主要包含以下两方面：1）介绍了几种经典的极化SAR目标检测算法，包括极化白化滤波器、广义对比度增强、基于扰动分析的检测算法和基于稀疏表示的检测方法等。2）提出了一种在特征域内基于主分量分析（PCA）的检测方法，该方法仅利用杂波训练样本，通过提取大量极化特征，在特征域内根据重构误差进行检测，取得了较好的检测结果。第三部分，介绍了极化SAR目标检测系统软件，主要包括软件的开发技术、软件功能及特点、详细的使用说明。该软件包含三大模块：1）极化SAR数据的读取以及图像显示；2）极化分解；3）检测。其中模块一又分为读取.txt格式数据和.mat格式数据两种方法以及清空原始数据，模块二又分为非相干分解和相干分解两类分解方法，模块三又分为极化白化滤波器、基于扰动分析的检测器和特征域内基于PCA的检测器三种检测方法。