警用飞行器在处置大规模群体突发事件、重点地域巡逻和反恐等很多军事及民用领域具有广泛的应用价值，国外对警用飞行器展开了广泛而深入的研究。其中图像处理系统是警用飞行器系统组成中极其重要的一部分，主要负责对目标进行检测、识别和定位。为解决警用飞行器红外下视地面目标匹配识别问题，首先从红外和可见光中提取出线特征，然后再Hough变换空间中实现图像匹配识别。论文主要研究工作如下：(1)通过分析红外与可见光成像特点，我们发现边缘在图像匹配中具有很高可靠性。为便于检测图像边缘，我们要首先去除图像的噪声。针对武警执勤目标图像线特性丰富的实际，我们采用基于有限Ridgelet变换的多阈值对图像去噪，该方法能有效的提高对比度，滤除噪声。(2)通过分析常用边缘检测结果的优缺点，采用了一种基于显著点连接的直线检测算法。该算法在Helmholtz法则约束下，将检测出的显著边缘点拟合成直线，从而有效提取图像中的直线。(3)利用图像提出的线特征，采用一种基于Hough变换参数分解的图像匹配方法，通过累积寻找峰值，分步求解旋转、尺度和平移参数，完成图像匹配，具有较高的匹配精度。仿真实验表明，本文提出的基于线特征的典型地面目标匹配识别方法在警用飞行器上能较好的满足武警部队执勤、维稳和反恐的需要，具有一定的参考价值。