导弹目标红外特性数据的积累直接决定了导弹预警卫星对目标识别的准确率，不同季节、不同时段地球/大气背景的复杂性使得理论推算和数字仿真获取弹道导弹红外辐射特征的准确性难以保证，因此有必要在轨开展导弹目标红外辐射特性的合作测量。在整个目标特性数据的后处理系统中，本文主要对在轨测量导弹目标的检测提取算法展开研究。由于在合作试验中导弹合作目标及卫星的内外方位元素均为已知，研究如何利用合作目标在测量图像中的位置先验信息，对合作目标进行有效的检测与提取是本论文的研究重点。本文系统地开展了合作目标测量成像定位建模、目标常规检测方法研究、数学形态学的合作目标检测提取算法、合作目标检测提取算法软件集成四个方面的工作，主要内容包括：在合作目标测量成像定位建模方面，对合作测量所涉及的主要坐标系统进行介绍，建立了合作目标测量成像定位模型，为目标的定位解算及感兴趣区域的划分提供了理论依据。在常规目标检测方法研究方面，对常规的背景抑制算法及分割算法进行了实验验证，其中包括固定权值的滤波算法、最大中值差分滤波算法、图像局部熵算法，最大类间方差分割算法、迭代的全局阈值分割算法、基于恒虚警概率的分割算法，对其适用范围进行了讨论。在数学形态学的合作目标检测提取算法方面，对单一算子的形态学算法与次序统计思想加以结合，设计了次序统计形态学算法与基于目标能量最大的能量累积形态学算法。在合作目标检测提取算法软件集成方面，对前文研究的算法加以集成，基于Matlab2010软件开发环境设计了合作目标检测提取及特性处理系统软件，软件具有良好的人机交互性，具有良好的工程应用前景。