随着海军在现代战争中作用的不断提升和各种先进的作战舰船在海军中不断装备,针对海军舰船的自动目标识别技术就变得十分重要,因此,红外舰船目标识别成为了红外自动目标识别领域中的重要研究课题,具有较高的学术与工程应用价值。然而,由于战场环境和海天背景比较复杂、目标成像特性受天候影响较大,使得针对红外舰船目标的识别过程及其困难,也极具挑战性。本文从课题的研究背景出发,深入分析了红外图像中舰船目标的红外成像特性,对各种图像预处理方法进行了比较和综合,提出了基于自适应平台直方图的双向均衡化图像增强的方法。同时,深入研究了图像分割方法,对各种阈值分割技术进行了比较和实验,针对红外舰船目标提出了一种基于行列均值的自适应阈值分割算法,该算法简单快速、计算量小、易于实现,在分割中取得了良好的效果。为了减少后续目标提取的计算量,对分割后的图像采用了跑长码区域标记算法进行了标识。本文重点研究了复杂背景条件下红外舰船目标的识别方法。分析了舰船目标的几何特征和不变特征,为满足实时性要求,使用一组统一的相对矩来计算特征量。提出了一种分阶段的识别方法:首先采用基于质心跟踪的“先跟踪后识别”的识别方法进行前期检测识别;然后采用基于特征参数匹配的识别方法,通过实验,验证了方法的有效性。