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在以信息化为主导的现代战争中，雷达扮演着很重要的角色，成为伪装目标探测的重要手段之一。目前针对SAR领域的伪装目标军事应用研究刚刚起步，在伪装目标SAR特性研究、伪装效果评价算法、伪装目标检测算法等很多方面还存在空白。本文对伪装目标检测及伪装效果评价进行了研究，内容涉及到表征目标的SAR图像参数集、目标特性研究、伪装效果评价算法研究、检测算法研究等方面。主要创新工作如下: 提出了适用于表征目标的SAR图像参数集。通过对影响目标SAR成像的主要因素进行分析，选取了SAR图像的纹理特征参数和统计特征参数，采用实验数据分析的方法，从实验SAR图像中提取5类目标的特征值，根据分析结果，验证了参数集的有效性。 提出了基于全极化SAR的伪装目标特性模型。通过试验获取了大量的伪装目标的SAR图像数据，引入象限坐标系，将不同极化的特征值按不同象限空间进行分类分析，得到特征值的变化规律。根据确立的固有特性、差异特性、利于应用原则，构建了基于全极化SAR的伪装目标特性模型，为伪装目标检测、伪装效果评价等研究在特性规律分析方面提供了一定的技术支撑。 提出了两种基于SAR图像的伪装效果评价算法。一是提出了基于图像特征参数的伪装效果评价算法。算法确立了针对同一目标不同特征值的归一化方式，有效的避免了特征值中的奇异点导致的计算结果对其他特征值的变化不敏感以及计算结果波动较大的问题，提高了伪装效果评价的准确性。二是提出了基于图像统计分布特性的伪装效果评价算法。引入假设检验思想，抽取随机样本进行双边检测，通过显著性水平确定的拒绝域来决策，实验验证了算法的有效性，是防SAR侦察伪装效果评价方法领域的一次有益探索。 提出了一种伪装目标检测识别算法。综合利用扩展分形辨识算子和基于剪切波变换的目标增强检测算法，能够有效检测出疑似伪装目标的ROI。通过对疑似目标的特征值分析，判断其与伪装目标特性模型的相符性，从疑似目标中识别出伪装目标。