红外制导是一种被动的制导方式。因其隐蔽性强、探测距离远、空间分辨率高,在现代战争中红外面源制导也得到了广泛的应用。当红外探测器离目标较远时,目标在图像以点的形式出现,此时的自动识别系统很容易将诱饵弹当作被识别对象而错失对目标的捕捉.因此红外成像中占有一定比例面目标的重新检测识别是非常有必要的。面目标呈现丰富清晰的轮廓特征和灰度分布,可对其要害部位进行定位和跟踪,但目前对飞机要害部位的识别攻击研究还比较少。针对这种情况,本文在红外图像中飞机的识别和要害部位的跟踪方面展开研究。本文首先研究了基于特征的模板匹配识别算法。研究对比了融合几何特征、统计特征的匹配算法和基于不变矩的傅里叶描述子两种不同的特征提取算法,第一种匹配算法对于样本中的5个模板可达到70%左右的识别率,对于本文引入的干扰飞机误匹配在15%;后者的识别率可达90%以上,误匹配率在4%以下。并提出基于不变矩的傅里叶描述子和多边形近似的方法,解决了传统的归一化傅里叶描述子中由于去除初始点而干扰傅里叶相位信息及边缘点数多的问题,最终傅里叶描述子由50个降低到24个,降低维数灾难,提高识别算法运行效率。其次研究了图像分割算法,本文提出了一种结合背景复杂度的自适应分割算法。本算法首先对目标图像进行FCM聚类算法分析,结合算法结果,判断背景复杂度,然后采用阈值分割和边缘检测算法,形成自适应的图像分割算法。该算法能够适应目标大小的变化,同时还可以排除飞机背景中光照后云对图像分割的影响。最后研究了飞机要害部位定位跟踪,首先提取飞机尾喷管模板,通过相关跟踪算法对连续帧图像的尾喷管进行定位并跟踪;提出对相关算法优化,主要在两个方面,第一个减小搜索区域提高算法对图像处理的运行效率,第一帧在目标最小外接矩形搜索,第二帧采用十字交叉搜索算法;第二个对尾喷管模板和连续帧图像进行二值化处理,即减少算法的计算量。经过实验运算,没有优化的相关跟踪算法运行时间71.634s,经过优化后的相关跟踪算法运行时间20.372s。在相关跟踪方面,目标发生旋转、缩放形态变化时,目标需要自适应更新。本文提出了对相关曲面定量分析跟踪精度,并结合多级模板匹配,最终可预测图像中模板的旋转角度和放大比例,预测误差分别在±5°、±0.2。