本文在研究红外图像特点和红外图像处理技术的基础上,以红外成像监控/跟踪技术为背景,通过研究舰船红外图像预处理、舰船水线检测、跟踪点参数估计、目标识别等算法,实现红外成像系统对舰船的跟踪和识别。从红外摄像机到计算机,图像必须先经过模拟视频数字化这个过程。USB型视频采集卡把红外摄像机采集到的红外视频信号存储为AVI格式的文件存储在计算机中,然后从AVI文件中读取每一帧图像,再对读取的图像进行后续的处理。由于红外成像环境复杂,所以获取的图像含有大量噪声和干扰,只有通过图像预处理,才能降低图像中的噪声干扰,从而有利于后续的目标识别和跟踪。文中提出了一种改进的Otsu图像序列分割算法,在横向时间轴上合理增大采样间隔,把纵向灰度级上的运算压缩到灰度集中区。最后用集装箱船、某型军舰和机驳船3种类型的舰船红外图像进行仿真实验的结果表明,改进Otsu图像分割算法在保证分割质量不变的情况下,运算量仅为原Otsu算法的1%左右,具有较好的实时性。通过综合分析背景区域、目标区域、斑块区域和空洞区域四者之间的关系及各自的特征,设计了高效的斑块消除算法和基于数学形态学的空洞区域填充算法,并利用存在斑块和空洞区域的分割图像进行了实验和验证,仿真结果表明斑块消除和空洞区域填充算法是可行和有效的。对于目标识别,采用边缘提取和改进Hough算法实现水线检测,通过骨架提取和遗传算法实现跟踪点提取和参数估计。利用组合不变矩进行目标分类和识别。分别利用不同的舰船图像编制仿真软件进行了仿真实验和分析,证明了目标识别算法的可行性和有效性。