目标检测历来被认为是一个十分复杂的问题,同时也是图像理论发展的瓶颈之一。小波变换和分形理论的提出拓宽了人们的视野。基于小波变换的目标检测是利用小波变换的多分辨率特点,降低图像中噪声的干扰。而基于分形理论的目标检测是利用人造目标和自然背景之间的分形特征差异来检测人造目标。本文主要研究了基于小波变换理论和分形理论的目标检测方法。首先研究了基于小波变换的目标检测方法。为减少受噪声的干扰,分析了各种图像预处理算法,改进了基于小波变换和能量交叉的目标检测方法。然后在分析了分形理论的基础上,改进了求取分形维数的“地毯”覆盖法,研究了基于分形维数特征的目标检测方法。由于单纯利用小波变换或分形特征进行目标检测时,检测结果都不够精确,本文提出了基于小波变换和分形特征相结合的目标检测方法。该方法利用了它们各自的优点,先对图像进行小波变换。再对图像的各频段计算分形维数特征,然后把分形维数作为该像素的能量值,从而对各频段进行能量交叉运算,这样可以减少噪声干扰,同时更能突出目标。最后确定阈值进行图像分割,得到检测的结果。实验证明利用该方法检测目标更精确。