随着社会上对交通监控、汽车辅助驾驶等需求日益增加,对智能目标识别系统的需求越来越大。然而在夜间及大雾、浓烟等笼罩时,普通的可见光成像设备无法从设定的场景获取有效信息,严重制约了上述智能化的发展。而红外技术的发展正逐渐克服这个瓶颈,如远红外热像仪,它是利用红外探测器接收被测目标的热红外辐射成像。可把人类裸眼感知不到的红外辐射光谱转到了可见光谱,打破了夜间光线昏暗的限制,并且具有一定的烟雾穿透能力,对光照变化不敏感,可实现远距离全天候观察。这就为利用图像处理技术对地面机动目标的检测与识别创造了可能。本文主要基于远红外热像仪,针对红外图像的预处理、机动目标的实时检测、目标特征的提取与选择以及目标的识别做了详细分析研究。在红外图像预处理阶段,首先分析了红外图像特征,根据其特征选择合适的图像增强算法进行红外图像增强,由于中值滤波属于非参数估计的算法,像素的替代过程存在一定的盲目性和随意性,从而导致图像边缘和细节受到一定程度破坏,本文针对该缺点做出了能保留边缘细节的改进。在机动目标检测阶段,由于传统机动目标的检测算法无法快速完整检测出目标,本文在原有算法基础上通过自适应改变描述背景像素的高斯分布个数以减少背景建模时间,提高了运行速率,并提出将背景差分法与隔帧差分法相结合来完整提取机动目标。在目标特征提取、选择阶段,为了提高特征提取执行效率,提出了基于灰度值投影的多目标定位算法,成功的将图像中出现的多个目标完成定位。最后通过基于SVM的机动目标识别系统完成机动目标的检测识别,并对系统的识别正确率进行了实验分析。实验结果表明该系统具有一定实用价值和研究意义。