海洋涡旋是一种常见的海洋现象，在我国近海活动频繁，对海洋的物质、能量交换起着重要作用，是海洋科学研究的一个重要对象。合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有全天时、全天候、高分辨率、大覆盖范围的特点，为海洋涡旋研究提供了大量的图像数据。本文沿用相关文献的称谓，将SAR图像中油膜机制涡旋简称为“黑涡”，波流交互机制涡旋简称为“白涡”，本文主要针对这二类涡旋开展研究。

本文围绕SAR图像海洋涡旋检测和海洋涡旋信息自动提取二个内容，开展了三方面研究，主要研究内容如下：

（1）SAR图像“黑涡”检测方法研究。本文提出了一种基于分形谱的SAR图像“黑涡”检测方法，利用“黑涡”SAR图像特有的分形谱特征，实现“黑涡”检测。该方法先将SAR图像无重叠分块，各图像块单独处理，以提高检测性能，再计算各图像块的分形谱，然后检测分形谱的线性区间，利用分形谱线性区间特征判断图像块中是否存在“黑涡”。利用Sentinel-1和ERS-2等卫星获取的“黑涡”和其他海洋现象典型SAR图像切片开展了实验，验证了方法的可行性；利用整景海洋SAR图像开展了涡旋检测实验，实验结果表明本文方法能够在整景海洋SAR图像中准确地检测“黑涡”，验证了方法的有效性。

（2）SAR图像“黑涡”信息自动提取方法研究。本文提出了一种基于骨架化的SAR图像“黑涡”信息自动提取方法，对“黑涡”形状进行自动描绘，从而实现涡旋信息自动提取。该方法先对SAR图像骨架化，保持图像中涡旋的形状和位置不变，再利用涡旋的螺旋形状特征，从骨架中检测满足要求的对数螺旋线，用于涡旋形状的描绘，基于描绘结果提取涡旋中心位置、涡旋半径等信息；利用Sentinel-1卫星获取的黑海地区“黑涡”SAR图像开展了实验，验证了方法的有效性；与手动提取的涡旋参考信息进行对比，验证了方法提取涡旋信息的准确性。