1.一种卫星sar图像内波区域自动检测方法，其特征在于，所述的方法包括如下的步骤：
s1:剔除待检测卫星sar图像的陆地区域和水深小于30m的区域，而对水深大于30m的海洋区域的sar图像进行进一步处理；
s2:利用高斯窗对s1步骤处理后的sar图像进行平滑处理；
s3：采用低频滤波对s2步骤处理后的sar图像进行较小尺度随机海浪以及sar图像噪声进行滤波处理；
s4：将s3步骤处理后的sar图像划分为若干子块，且子块之间有重叠；取从边缘开始的子块，形成待处理图像区块集{d1k}；
s6:对待处理图像区块集的图像区块依次进行处理，利用傅里叶变换计算区块的sar图像功率谱，并计算波数-功率谱；在海洋内波的波长范围内的归一化能量作为海洋内波谱特征；
s7:根据提取的海洋内波谱特征，对可能包含内波图像子块的区域进行粗检测，得到粗选内波图像子块集{d3k}；
s8:对图像子块集{d3k}粗检测筛选出的sar图像子块区域进行局部特征线提取，利用改进的radon变换来检测窗口内的直线特征，并确定方向和位置；
s9:根据s8计算得到的局部特征线二维数组，对其进行编组，再对编组集中的局部特征线集的角度和相互距离进行计算，只保留倾斜偏差小于20度，截距之间距离为500米-2500米的局部特征线集，去掉其它特征线集，并计算得到最终保留特征线集的个数，若个数大于2则判定图像区块存在内波，否则判定无内波；
s10：图像区块集{d3k}依次进行s8-s9的处理后，输出对图像区块集{d3k}的判决结果，并根据图像区块集{d3k}图像区块分块位置，输出含内波区域位置。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的s2中高斯窗的大小设定为5公里。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的s3中低频滤波的截止空间波长取200m。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的s4中所述的{d1k}除了包含各区块的图像数据信息外，还包含区块的分块位置信息和图像分辨率信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的s4和s6步骤之间还添加有去除含大面积无效值的区块的步骤s5。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的s6中的内波波长限定为600-2500米，对应波数为0.0025-0.0105。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的s8中改进的radon变换，包含有如下的步骤：
s81：对图像区块进行radon变换，
s82：为去除对角线效应，计算原始图像均值，形成一幅与原始图像同样大小，灰度值为均值的均匀图像，并对该图像也进行radon变换；
s83：用步骤s82中的radon域系数对步骤s81得到的radon系数值进行点除，从而得到归一化radon系数值；
s84：设置阈值t，找出radon域中大于阈值的峰值点所在位置，记录峰值点的直线方程，并将直线的倾角、截距信息存入二维数组中；
s85：根据步骤s84直线方程，在原图中画出直线，并且设定阈值t2，当直线两端灰度小于t2时截断。