红外成像探测是被动探测,其具有隐蔽性高和抗干扰能力强等特点,在民用和军事等方面具有广泛的应用。其中红外目标跟踪和距离感知技术是红外图像处理的两个重要研究方向,是红外成像制导、监视和告警等领域中的核心技术。深入研究红外目标在复杂背景下的跟踪以及目标距离感知具有重要理论和实际应用价值。本论文针对天空背景的弱小目标跟踪问题,基于现有可见光和红外目标跟踪技术,从提高目标与背景差异和提取目标有效特征两方面着手,引入曲率滤波和引导滤波方法,分别研究提出了基于三种理论的红外目标跟踪算法。并利用经典光散射模型以及气象学参数提出了一种雾天下城市建筑物目标距离感知算法。主要研究内容与成果如下。(1)红外弱小目标跟踪算法性能评估需大量已知红外弱小目标位置和参数的测试图像,针对在短时间内获得大量红外弱小目标参数连续变化的图像难以实现的问题,本论文通过深入分析红外弱小目标在图像上的成像特点,建立了红外弱小目标成像数学模型以及红外面阵相机抖动的数学模型,提出了一种基于真实红外背景图像的红外弱小目标图像序列仿真方法。(2)针对复杂天空背景下红外弱小目标跟踪容易发生偏移的问题,本论文引入曲率滤波来处理时空上下文先验模型,然后利用输入图像与滤波后结果的差值作为新的时空上下文先验送入时空上下文模型,进而得到理想的时空上下文模型。由此提出了一种时空上下文和曲率滤波相结合的红外弱小目标跟踪算法,仿真实验验证了该算法适用于复杂天空背景下的弱小目标跟踪。(3)针对红外弱小目标运动过程中出现机动导致跟踪失败的问题,本文在核相关滤波的基础上引入引导滤波处理基样本,增大基样本中目标正样本与背景负样本的差异。使用输入图像与滤波处理后的图像的差值作为新的基样本送入核相关滤波器中,以提高分类器参数的准确性。在此基础上提出了一种核相关滤波结合引导滤波的红外弱小目标跟踪算法,该算法能够对复杂天空背景下的红外弱小目标进行跟踪,并且实时性较好。(4)针对大多数红外目标跟踪算法不能同时适用于大目标和小目标的问题,本文基于粒子滤波框架,为提取红外目标有效的特征,提出了一种基于稀疏的产生模型与基于引导滤波的判别模型相结合的表观模型提取方法,用以增强贝叶斯分类器的性能,以完成对红外目标的有效跟踪。(5)针对单目成像无法估计目标与相机的相对距离的问题,本论文在现有雾天气下光散射模型的基础上,首次利用单色相机以及两个滤光片建立了近红外双光谱成像系统,利用能见度和波长估计两个提前选择好的近红外波段下的消光系数,然后利用本文所提的城市建筑物目标距离感知物理模型,实现了进行目标到相机间相对距离的有效感知。