道路是当今世界上最主要的陆地交通设施,同时也是军事侦察的重要目标。合成孔径雷达（SAR）可以全天时、全天候获得大面积的高分辨率雷达图像,在民用和军事领域有着十分广泛的应用前景,但日益复杂的电磁环境给SAR图像道路检测带来新的技术挑战。针对在射频干扰环境和杂波背景环境下道路检测能力亟待提升的问题,课题围绕射频干扰抑制、杂波背景抑制和道路提取,论文的主要研究工作及创新点包含以下几个方面。1.针对强射频干扰难以完全滤除的问题,提出了一种基于两步式频域陷波和线性预测的射频干扰抑制方法,该方法通过两步陷波法来提升强射频干扰抑制能力,然后利用线性预测来恢复滤除的有用信号距离向频谱和提升SAR图像质量,实测数据处理结果验证了该方法在强射频干扰的抑制能力;进一步针对弱射频干扰信号难以被检测识别的问题,提出了一种基于频谱平滑处理和缺失频谱迭代自适应估计的射频干扰抑制方法,该方法通过距离频谱平滑处理来提升弱射频干扰识别能力,然后利用迭代自适应方法从相邻频谱数据中估计被滤除的信号频谱,模拟和实测数据验证了该方法在弱射频干扰的检测和抑制能力。2.针对强杂波背景下相干斑噪声影响图像检测和识别问题,重点研究了基于空域滤波的相干斑噪声抑制算法,对比和分析了几种算法相干斑抑制前后的图像等效视数和边缘保持指数;针对SAR图像中强散射目标旁瓣影响图像解译的问题,提出了一种基于自回归模型SAR图像旁瓣抑制方法,首先通过前向和后向预测器进行信号频谱外推,然后通过幅度加窗处理来抑制旁瓣能量,仿真实验验证了该方法的旁瓣抑制能力和几何分辨率保持能力。3.根据SAR图像中道路目标形态特征,研究了一种基于图像分割与区域合并的道路检测方法,首先利用Canny算子和分水岭算法实现了道路边缘的精确定位,通过潜在道路的种子点进行区域合并,最后通过形态学操作提升道路检测准确度,不同宽度道路网络检测结果验证了道路检测方法的有效性;结合射频干扰和杂波背景抑制情况,对比了射频干扰和杂波背景抑制前后道路的提取效果。