为了提高红外图像的质量和人造目标的可识别率、克服红外偏振度图像不能对物体进行正确分类的缺点以及如何使用仿真的方法获得与真实红外偏振相似的偏振度图像,论文重点对红外图像单通道采集系统的搭建、红外偏振图像的小波融合算法和RGB伪彩色融合算法、红外偏振图像的模式识别方法以及红外偏振图像的仿真算法四个关键性技术进行了研究。论文运用可见光的偏振理论分析得到了表示红外偏振图像的模型。由于偏振度图像可以起到突出人造目标的效果,偏振角图像可以描述不同物体的表面取向,强度图像包含了场景的强度信息,论文采用了基于小波变换的红外偏振图像融合算法,该算法结果表明得到的图像效果明显,有效的改善了红外图像质量和提高了图像中的人造物的可识别率；为了便于人眼的观察,论文接着采用了基于RGB伪彩色算法来提高图像的对比度和清晰度；但是红外偏振图像不能很好的对目标物进行正确的分类,通过分析研究红外偏振图像在不同的偏振角度下的冗余性和互补性,在模糊C均值聚类算法和边缘提取算法基础下提出了一种模式识别方法来对红外图像中的物体进行正确分类,该方法结果表明处理后的图像不仅可以识别人造目标而且可以对人造目标进行很好的分类,使计算机和人眼都可以对图像中的目标进行识别分类；为了在得到实际红外偏振图像之前获得红外偏振图像,论文最后提出了基于数据库的仿真的算法,仿真结果表明,得到的仿真偏振图像效果较好,能较好的区分人造物和自然物。红外偏振图像仿真对于更好地研究物体的红外偏振特性和建立红外偏振数据库有着非常重要的长远意义。