成像目标检测、识别与跟踪是计算机视觉领域的研究热点,无论在军事还是民用领域都有着极其广泛的应用。尤其在军事领域,微弱成像目标检测在雷达探测及光电探测系统中均具有?分重要的作用,对图像中目标的检测精度将直接影响系统的探测性能。实际应用中,需要捕获目标场景的诸多细节信息,便于图像解析及对各类运动军事目标的探测与识别。由于容易受到光照条件、场景复杂度、目标运动速度及可能发生的遮挡等众多因素影响,目前现有的目标检测算法还存在鲁棒性不强、精度不高、实时性及适应性较差等诸多局限性,这将直接影响成像探测系统的目标探测性能。本文围绕复杂成像探测中的微弱目标检测方法,开展相关基础理论及应用研究,旨在进一步提高目标检测精度、降低虚警率和满足工程应用的实时性要求,以期提高成像探测系统的性能。本文主要工作包括以下几个方面:(1)对复杂成像探测系统中的目标检测基础理论进行了研究和算法仿真,包括帧差法、背景减除法、光流法以及基于这些理论的扩展和改进算法。重点针对复杂红外场景下的弱小目标检测涉及到的特有算法和理论进行了研究,如红外图像预处理、红外图像高分辨率重建及红外图像稀疏表示方法等,并进行仿真测试。总结了各种算法的适应性,为后续研究打下了坚实的基础。(2)针对复杂背景红外弱小目标检测难点问题,开展了复杂动态场景下的红外成像背景建模方法研究。重点开展了混合高斯背景建模及非参数核密度估计背景建模方法等,进行了实际场景数据的仿真、测试和评价,构建了基于背景建模和估计来解决低信噪比红外弱小目标检测的技术途径。du(3)提出了基于多尺度、多方向特征融合的红外弱小目标检测方法。即在Sheartlet变换域中引入高频系数Kurtosis最大化准则,利用复杂红外图像中的背景、弱小目标及噪声三者在分解后不同高频子带中具有不同模极大值的特性来达到抑制复杂背景及噪声的目的,解决了复杂红外场景中噪声及背景干扰下的弱小目标检测问题。(4)从红外图像目标的视觉显著性模型入手,提出了多方向多尺度高提升响应的红外弱小目标检测方法。通过设计空域八方向各向异性滤波器及不同尺度下的局部高提升滤波策略,以解决红外成像场景下的背景杂波干扰及噪声抑制问题。最后,对提出的算法进行了多组实际红外场景的仿真实验,通过与其它现有算法的对比分析,本文算法在检测率、实时性等方面有较大的性能提升,验证了本文算法的可行性与有效性。(5)提出了基于最优分数域时频分析的SAR图像弱目标检测算法。通过引入分数域时频分析理论,将常规时频分析扩展到分数阶傅立叶变换(FrFT)域,通过设计和优化分数域Gabor变换(FrGT)的最优阶和对应的窗函数,进一步提高了SAR图像的时频分辨率。最后利用分数域能量衰减梯度特征进行SAR目标的检测。通过对MSTAR数据集几种典型SAR成像目标的仿真测试,本文提出的算法具有较高的检测精度和较好的检测性能,为SAR目标检测和识别提供了新的技术途径。