自动目标识别技术是当今世界科学技术研究中的热点课题,它在军工和民用工业领域中都有着广泛的运用。由于红外图像分辨率差和目标纹理等特征信息少,使得红外目标识别是一个非常有挑战性的问题。但是海空背景是一个相对简单的红外场景,使得舰船目标的自动识别成为一种可能。本论文以海空背景下的红外舰船目标为主要的研究对象,在深入分析红外成像机理的基础上,对红外图像预处理、舰船目标分割、舰船目标特征提取与分析、舰船目标自动识别等问题作了创新性和探索性研究,提出了一套海空背景下红外舰船目标自动识别系统。本论文主要研究内容为:1.深入分析了红外成像特点,针对红外图像信噪比低、对比度低、目标边缘模糊等特点,采用小波域隐马尔可夫模型去噪,利用直方图双向均衡技术提高对比度,从而使舰船目标突出,便于提取舰船目标。2.利用海空背景水域面积大、灰度值小而且灰度分布均匀等特点,运用改进的脉冲耦合神经网络分割水域,利用海天线位置特征去除天空背景,最终实现舰船目标的提取。3.目标特征提取是目标识别至关重要的步骤,好的特征序列是直接影响识别系统的好坏,本系统主要提取舰船目标的辐射特征、形状特征以及不变矩特征,并利用马氏距离和近邻度量分析特征,得到一组小而优的特征序列。4.针对知识模型识别方法和支持向量机识别方法的优缺点,提出了一种知识模型方法与支持向量机相结合的综合识别算法,该算法由粗到细逐渐识别舰船,符合人类视觉识别规律,识别率有所提高。5.在VC++平台实现红外舰船目标识别仿真系统。