为了解决红外烟幕遮蔽条件下军用目标热像的增强与判别以及进一步减少烟幕对红外目标的遮蔽时间问题，本文根据烟幕遮蔽下目标热像的特征，对目标热像利用基于二维直方图的灰度变换方法进行了灰度变换，增强了目标热像与烟幕背景的对比度。根据烟幕所具有的特征以及分形理论适合于描述自然物体和具有不规则形状的物体的特性，把分形理论引入到本课题中，用分形理论来描述烟幕和目标热像图，寻找到分形维数作为识别烟幕背景中目标的分形特征。 本文采用经典的分形布朗运动模型(FBM)来描述烟幕和目标，由于烟幕可视为一自然物体，而目标可视为规则的人造物体，二者的分形维数存在较大的差别。所以本文选择了分形维数作为区分烟幕背景和目标的分形特征。 本课题中采用Visual C++平台，建立起了相应的软件，结合数字图像处理技术，利用基于分形理论的目标识别算法对“9711烟幕外场”试验数据进行了处理，结果表明该方法能够显著地减少烟幕对目标的遮蔽时间，并能在各种烟幕条件下正确的检测出目标。