中国是海洋大国,海上安全直接关系到国家未来的发展战略。舰船作为一种重要的海上军事目标,监视和打击舰船对于维护海上安全具有重要意义。红外成像技术由于其独有的优势,被大规模应用到舰船检测打击系统中,但是随着干扰技术的发展,舰船上已广泛采用了各种干扰手段,其中烟幕干扰就是一种有效的红外干扰方式。在烟幕干扰下,传统的红外成像检测系统都将受到严重影响,甚至是完全失效,因此如何在烟幕干扰下有效的检测到舰船目标是亟待解决的问题。论文针对该问题,利用尾迹、烟幕与舰船位置的关联特性,对红外烟幕和尾迹特性、尾迹检测、烟幕检测、舰船检测以及三者融合检测等几个方面进行了相关研究。论文的主要工作如下:目标特性是进行目标检测算法设计的基础,论文对烟雾和舰船尾迹的红外特性开展了研究。首先分析了烟幕形成的物理机理,总结了烟幕的光谱特性、纹理特性和运动特性。然后对红外图像上的舰船尾迹边缘特征和几何特征进行了分析,并与海面杂波干扰特性进行了对比。针对舰船暗宽湍流尾迹难以检测的问题,提出了一种基于差分金字塔和多方向Gabor纹理融合的尾迹检测算法。该方法利用构造差分金字塔,在多个尺度上有效的增强了暗宽湍流尾迹特征,实验结果表明,该方法明显提升了湍流尾迹的检测效果。针对红外烟幕干扰检测问题,提出了一种基于纹理显著性的单帧烟幕检测算法。该方法可以有效区别烟幕与背景,虚警很低,烟幕检测效果好,但是对于消散透过率高的烟幕检测效果不佳。针对此问题,结合烟幕的动态特性提出了基于纹理光流显著性的序列烟幕检测算法。该算法为了解决光流计算量大的问题,采用了对图像进行降采样、显著运动点扩充的策略,在保持算法性能的基础上明显减少了算法计算量。实验结果表明,该方法明显提升了烟幕的检测效果。针对烟幕干扰下舰船目标难以有效检测的问题,提出了一种多属性融合决策的舰船检测方法。通过实验分析了烟幕干扰对舰船检测和尾迹检测的影响,并对尾迹检测算法进行了改进以降低烟幕对尾迹检测的影响。为提高干扰条件下舰船目标检测的准确性,综合利用烟幕检测信息、尾迹检测信息和舰船检测信息,构建了一个决策级的融合舰船目标检测算法,实验表明,该决策融合方法可以有效定位到烟幕干扰后的舰船目标。