红外成像制导具有灵敏度高、抗干扰能力强、探测距离远、全天候工作等优点，能较好地满足复杂战场环境下的作战要求，因此在地空、空空导弹的制导系统中得到了广泛的应用。随着红外成像技术与图像处理设备的不断发展，红外成像制导技术已成为精确制导技术的重要发展方向之一。论文针对红外成像制导系统中红外图像去噪、图像分割及目标识别进行了深入研究。论文的主要工作和研究成果如下：(1)在仔细分析红外图像噪声特点的基础上，根据红外图像兼有椒盐噪声和高斯噪声的特点，对其采用不同的方法进行去除。针对红外图像中的椒盐噪声，将极值中值滤波的思想与多级中值滤波方法相结合对其进行去除。在现有的NSCT变换去噪方法基础上，对其自适应阈值选取方法进行一定的改进，用于去除红外图像中的高斯噪声。实验表明这两种方法能有效去除噪声，同时保护边缘信息。(2)针对红外图像的目标分割，将聚类思想和OTSU方法相结合，得到了聚类约束的OTSU阈值分割方法。实验表明该方法，提高了阈值选取的准确性，有较好的分割效果。对粒子群优化算法进行改进，用于对聚类约束OTSU分割算法进行优化。实验结果表明，对阈值分割算法利用改进的PSO算法进行优化提高了分割算法的实时性。(3)在深入研究基于Radon变换的多尺度不变特征的基础上，针对其不具备旋转不变性的缺点，利用傅立叶描述子的思想对其进行改进，得到Radon-Fourier描述子，用于红外空中目标的自动识别。实验表明该方法能够较好的识别空中目标和干扰目标，同时该方法对噪声具有较强的适应性。