与传统的成像技术主要研究目标辐射的光谱和强度信息相比，偏振成像技术还利用了目标辐射的偏振信息，它能够反映物体的表面特征、形状以及粗糙度等信息，可以有效地提高目标探测和地物识别准确度，而偏振成像技术的关键是偏振信息的精确提取与有效利用。本文以目标探测为应用背景，通过构建偏振信息测量系统来提高目标探测识别率，针对复杂自然背景下的人造目标和伪装目标，开展了目标偏振信息参数测量、提取、融合以及运动目标检测等相关技术研究，主要内容包括:　　1)偏振参数图像的快速测量:研究和设计了能够快速测量Stokes矢量和Mueller矩阵的偏振成像系统。Stokes图像测量系统中，针对目前多通道偏振成像系统中各个通道之间探测器灰度响应不一致的问题，利用太阳光在低散射角下的无偏特性对多个通道进行灰度响应的校正。Mueller矩阵图像测量系统中，提出入射光Stokes矢量的归一化校正方法，构建了入射光Stokes矢量矩阵，然后利用矢量矩阵逆运算实现了Mueller矩阵的快速求解，保证测量精度的同时，精简了测量过程。　　2)基于偏振特性参数的物体表面特征提取:物体表面光学常数与粗糙度是影响光偏振态的重要因素，本文首先利用相干矩阵将Mueller矩阵转换为Mueller-Jones矩阵，解决p波和s波相位差获取的难题，结合Fresnel反射公式，建立物体表面光学常数、入射角的对应关系;然后根据光路中扩束镜的所在位置信息获得了Mueller矩阵图像中每个像素点的入射角信息;最后引入几何光学模型，利用漫反射条件得到物体表面光学常数、入射角和表面粗糙度的线性关系模型。通过该方法提取得到的光学常数能够客观反应物体表面特性和光电特性。　　3)基于偏振特征融合的目标增强:目前常用的Mueller矩阵元素应用较为单一，仅采用退偏元素为依据，本文对Mueller矩阵进行元素分解，结合矩阵的迹运算，获得能够综合退偏元素和起偏元素的信息参数R(M)，以R(M)参数为标准提取偏振信息，能够在不丢失目标主体的前提下展示更多的细节信息。在此基础上结合光学常数信息提出了基于偏振信息的偏振目标增强方法，该方法利用小波规则分别对原始图像和包括R(M)图像与光学常数图像的偏振特征图像，进行特征提取融合，得到偏振特征融合图像。该方法可以有效地利用目标与背景的偏振特征信息增强原始图像的信息量，提高目标的探测识别率。　　4)基于偏振信息提取技术的运动目标检测:传统运动目标检测过程中，当目标与背景灰度接近时难以有效提取完整的目标，因此本文提出一种基于偏振信息提取技术的运动目标检测方法。首先利用偏振成像装置获取场景的偏振实时图像序列，然后利用偏振特征对单帧图像进行预处理以迅速提高目标与背景的对比度，最后结合运动目标检测的方法解决预处理后的图像背景不纯净问题，提取出完整的运动目标。该方法可以有效提高运动目标检测的探测率和准确率。　　本文通过对偏振参数的分析，提出了新的偏振信息提取技术，并在表面特征测量、目标增强和运动目标检测等方面加以应用，取得了初步成果。以上研究能够为偏振成像系统在自然背景下人造目标检测的全面应用提供良好的技术支撑。