随着计算机科学技术的发展和计算机视觉理论的广泛应用,利用计算机图像处理技术对目标进行定位和实时跟踪的研究越来越热门。在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面,对目标进行动态实时跟踪定位都具有非常广泛的应用价值。目标检测自出现以来就被认为是一个复杂的问题,同时也是图像理论发展的一个难点。分形理论的提出扩展了人们的知识范围,拓宽了研究目标检测方法的视野,为目标检测技术的发展提供了一个全新的技术方法。基于分形的目标检测,利用人造目标和自然背景在分形特征上的差别,在实现和应用上都有其先决的优势。本文主要研究的是基于分形特征和小波变换的目标检测。通过分形特征参数的试验研究,对比了在目标检测时两种常用分形参数(拟合误差和高阶分形特征)在检测效果的差别。针对检测效果的不足提出了一种改进的、有效的检测算法,该算法利用了小波变换和高阶分形特征,结合各自的优点。首先对图像进行小波变换,然后计算低频子图像的高阶分形特征,利用目标所在区域的高阶分形特征与背景区域的特征值有较大不同,从而判断出目标所在区域。利用该算法对多种背景下多种目标检测进行仿真,试验结果表明本文的目标检测算法检测效果明显。