随着现代科学与技术的迅速发展,在图像处理领域当中,图像目标检测和识别逐步成为一个重要而热门的研究方向,在这一过程中,目标的特征提取与匹配是必不可少的阶段,而由于成像距离和观测设备限制,图像中的目标往往距离拍照设备远,导致即便所关注的目标在现实中尺寸本身是足够大的,但是目标区域在图像中占有的像素极少,使目标边缘模糊、目标特征提取难度加大。本文针对这些问题,研究了小目标图像的视觉特征提取方法,改进了边缘特征提取算法,经实验仿真验证表明,改进方法能更好的表现特征,提高目标匹配准确度。本文主要研究与工作如下:1.先对现有的算法在提取小目标图像特征方面上进行分析和研究,对其中的边缘提取算法进行性能评价。研究发现针对小目标图像进行统计特征提取与匹配时,难以准确提取和匹配。在边缘特征提取时,小目标图像中存在的模糊边缘无法提取,从而使图像匹配准确率降低。2.研究了基于模糊理论的边缘提取算法,针对于常规边缘提取算法无法提取目标模糊细节的不足,采用梯度图像非极大值抑制和干扰去除方法,实验证明本文改进的模糊系统边缘提取算法能有效的提取出小目标的边缘。3.针对小目标图像背景中干扰的特点,设计出目标主边缘线提取流程,解决了提取出的边缘图像干扰线条多,目标主线条不明显的问题。4.研究了形状特征提取算法,对常规边缘提取算法得到的小目标主边缘和改进后边缘提取算法得到的小目标主边缘进行形状特征提取及匹配。分析小目标图像的特点,对于形状上下文算法在形状变形与噪声较多时匹配效果不佳的问题进行改进,使用形状重心作为基准点描述形状并且使用矢量间的距离作为匹配代价。实验结果证明,使用本文改进后的算法得到的形状特征进行匹配,匹配正确率、查准率和召回率均有提升。