空间目标的监测与识别在航天领域以及军事、民用活动中都有十分重要的意义。其中红外技术作为识别领域的热点技术,能够透过恶劣天气实现对目标的探测与识别功能,因而基于空间目标的红外成像监测与识别具有很高的研究价值。目标处于太空冷背景环境下,即目标处于地球阴影中,太阳光无法直接照到目标时,对目标特征的空对空红外探测方法的可行性及检测识别方法的研究十分重要。而可行性研究中,由于空间目标的地域特殊性,难以低成本获取其红外辐射特性,因此采用虚拟建模来模拟接近于实际目标红外图像的方式将显得非常有必要。本文综合考虑太空冷背景下卫星天线为目标的红外辐射特征,确定目标辐射的主要来源及红外波长。在红外仿真过程中首先利用与红外仿真软件Vega匹配的Creator建立目标的三维虚拟模型,利用ANSYS稳定热分析计算出模型的温度场分布,再利用Openflight API模块将ANSYS的结果数据及其Creator建立的三维模型导入Vega,最终根据太空冷背景环境特性,生成目标红外图像。在获得目标红外图像后,首先分析该模式下的噪声来源,确定了主要噪声特征为随机噪声与固定噪声。采取了改进的小波阈值结合中值滤波的方式滤除噪声,后续采取改进的多尺度Retinex算法进行了图像增强处理,从而得到了良好的预处理图像。接着为获取目标图像轮廓采用了改进的萤火虫算法结合最大累间方差阈值分割的方法,最终以颜色特征提取了目标轮廓信息,实现了对目标轮廓整体识别。在获得目标轮廓的情况下,对目标表面的特征变化,即表面破损检测方法进行研究。为了解决像素极小的破损特征,首先采取局部放大操作,为弥补放大图像分辨率低的缺陷,采取了图像双三次插值的方法最终获得更清晰的图像,按此方法生成多幅破损训练图库,最后使用Faster R-CNN目标检测算法完成了对破损位置的智能识别。最后,采用优利德公司UTi165A手持式8～14um长波非制冷焦平面红外热成像仪在特定环境下拍摄天线实物模型,对获得的图像采取本文算法进行处理识别,亦获得完整的天线轮廓。最后封装整个算法,设计图像用户界面,直观呈现各个步骤处理结果。结果表明:本文模拟图像接近目标红外图像,对指定目标图像的识别与表面检测结果良好,为航天领域特殊环境下目标监测与识别提供了一种可行方法。