利用红外摄像进行海面监控是维护海洋安全的重要手段之一,因此,对海上红外图像进行目标检测与定位这一研究方向具有重要的意义和应用价值。受海上天气影响,红外摄像获取的红外图像会受到不同程度的雾气影响,导致成像不清晰难以检测到海上目标;另外,现有的海上红外图像目标检测方法多是利用图像序列对其进行背景建模分析,这种方法计算时间长难以实现实时监控,且当视频帧中连续出现缓慢移动的目标时,计算机可能会将目标错误的识别为背景,出现漏检情况。为了解决对于静止目标的检测问题和在雾天环境下的目标检测问题以及更加精准的实现海上红外目标检测与定位,本文分析了海上红外图像在离散余弦域的统计特性,对海上红外图像的去雾处理及慢动目标的识别与定位展开了研究。论文的研究工作从以下四个方向展开:1)为了解决海上红外视频目标检测对于静止目标出现的漏检问题,本文提出了一种新的基于条状子图像离散余弦频谱的十字交叉目标检测方法用于海上红外图像目标检测。该方法对海上红外图像进行竖直、水平方向上的条状子图像构建;继而分析纯海水背景的条状子图像与包含目标的条状子图像离散余弦频谱的三维特征散点图,得到两者存在差异性;通过该差异性分别检测出包含目标的竖直、水平子图像,最后得到包含目标的子图像的重合部分,实现单幅红外海水图像的目标检测。2)为了准确地为海面监控工作提供目标位置,本文提出了一种基于条状子图像的海上红外图像目标定位方法。该方法首先对构建的条状子图像进行坐标位置标记,然后通过基于条状子图像离散余弦频谱的十字交叉目标检测算法检测出包含目标的子图像;接着分别对包含目标的竖直、水平子图像进行竖直、水平方向的位置坐标融合;最后,将竖直、水平方向融合后的位置坐标再次进行横纵坐标融合处理,得到红外图像目标位置坐标,从而实现对非协作舰船的迅速定位处理。3)针对多种天气情况下,导致红外摄像获取的海上红外图像出现不同程度的雾气干扰的问题,本文提出了一种新的基于暗通道滤波和空间金字塔的海上红外图像去雾方法。该算法利用空间金字塔思想,估计出的全局大气光A,结合暗通道滤波所得的先验知识,估计出红外图像的大气透射率,再根据雾天成像模型恢复出无雾图像。实验结果表明,对比现有去雾算法,本文算法运行时间更短,且更能保留图像目标的边缘信息。4)结合本文提出的基于暗通道滤波和空间金字塔的海上红外图像去雾算法、基于条状子图像离散余弦频谱的十字交叉目标检测算法、基于条状子图像的目标定位算法,构建了一个有雾天气下的海上红外图像运动目标检测与定位系统。该系统由去雾处理、目标检测、目标定位三个模块构成,完成了从图像去雾到目标检测、定位的工作。构建的系统能有效应用于海情监控工作中。