红外制导技术是精确制导武器的主要发展方向,红外成像条件下的目标检测和分割识别是红外制导系统中的重要组成部分。红外目标分割作为红外目标识别和跟踪的基础,是提高红外预警系统和红外制导系统性能的关键技术。本文主要针对复杂背景下红外目标的分割方法进行了研究。首先,针对传统阈值分割方法在复杂背景以及目标异质的情况下分割精度低、性能不稳定的问题,提出了一种基于等周比的红外目标阈值分割算法,通过构造等周比与灰度阈值之间的函数关系式,得到最佳阈值分割图像。在背景与目标能够分离的情况下,该算法可以有效地提取出目标。其次,针对单一阈值法应用范围的有限性,研究了多维特征分割图像的均值漂移算法,并针对传统均值漂移算法滤波时间长的问题,改进了其搜索方式,提出了一种快速均值漂移方法。在此基础上,提出了一种基于均值漂移的灰关联红外目标分割方法。该方法可以解决均值漂移法分割图像时存在的过分割问题,实现了对复杂背景下红外目标的精确分割。最后,针对分割方法的传统优度法评价准则不能准确表征算法的性能问题,通过融合多个特征指标,提出了一种新的优度法综合测度。实验结果表明,本文所提出的综合测度能够有效地评价分割算法的性能。