复杂背景下的目标识别是军事领域中的研究热点,尤其是针对伪装目标的识别。传统强度探测技术只能探测到光的辐射强度,所以当被测目标与背景颜色相近或探测环境光照较弱时,传统强度探测技术无法满足实际探测需求。与传统强度探测技术相比,多光谱偏振成像探测技术拥有获得传统探测技术无法获得的物体偏振信息和光谱信息的优势,且不同物体拥有的偏振信息和光谱信息有明显区别,所以用多光谱偏振成像探测技术有助于对背景中隐藏的目标进行识别。本文基于多光谱偏振成像探测开展伪装目标的识别方法研究。在图像中,灰度强弱反映目标辐射或反射强度,纹理的粗细程度用能量表示,而偏振度和偏振角反映物体的纹理等特征,待测目标与自然背景的纹理有明显区别。基于此,先将偏振角图像与偏振度图像进行基于能量特征的融合,有效地提高了目标背景的对比度。然后,为了进一步提高待检测目标与背景的对比度,对其使用一种经过改进的直方图均衡化方法增强。最后,提出运用NSCT算法将增强后的能量特征图像与光强度图像进行融合,其中低频部分基于主成分分析的策略,高频部分基于边缘信息取大的策略。通过实验证明融合图像有效的突出了人造伪装目标的纹理等信息,使得伪装目标在复杂的背景中更容易被人察觉,也较好地保留了场景的细节信息。为验证算法的有效性,本文利用FD-1665偏振成像仪以及490nm、550nm、670nm、850nm波段的滤光片对复杂背景下的伪装目标进行多光谱偏振成像探测实验,并将融合结果与原始图像对比度进行比较,结果显示本文提出的方法可以更有效的将待测目标从复杂的自然背景中突显出来,且融合后的图像在信息熵、标准差、平均梯度、目标与背景的对比度等几种常用的指标上均优于原始图像以及传统算法的融合图像,表明本文提出的算法可有效提高目标的识别能力。