当涉及到红外目标识别中如何更准确地识别红外图像时，有一些技术可以用于提高识别准确性。首先，可以使用多个波段来获取红外图像，以便更好地捕捉目标的热信号。其次，可以使用先进的算法来处理嘈杂和杂乱的图像。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来提高红外图像的识别准确性。此外，可以使用传感器降噪技术来去除图像中的噪声，从而提高识别准确性。

关于如何保证红外图像识别中目标的完整性，与光学图像相比，红外图像往往更难以捕捉目标的完整形态，因为它们更容易受到环境和背景的干扰。为了解决这个问题，可以使用一些技术来提高目标的完整性。首先，可以使用多个传感器来获取多个角度的图像，然后将它们组合起来以获得更完整的目标形态。其次，可以使用先进的算法来处理图像，例如，可以使用形态学处理来填补目标的空洞，从而提高目标的完整性。此外，可以使用传感器动态范围增强技术来增加红外图像的对比度，从而更好地捕捉目标的形态。

需要注意的是，红外目标识别和光学目标识别是不同的技术，因此在进行目标识别时，需要考虑到红外图像和光学图像之间的差异和限制。同时，需要在识别目标时保证数据的准确性和可靠性，以避免误识别和漏报等问题的出现。
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