太空中的空间碎片对人类探索太空危害极大,目前避免空间碎片危害的主要措施是对其观测使飞行器绕开。观测方式主要分为红外天基观测及红外地基观测,空间碎片在红外天基成像系统中所成的图像尺寸（1×1-9×9）不等,占整体图像（256×256）的0.01%-0.15%,根据SPIE对点目标的定义,其所成图像为小目标;同时,根据维恩-位移定律及普朗克定律可知,目标的辐射出射度极低;即空间碎片在天基成像系统中所成图像为红外弱小目标图像。红外弱小目标图像无纹理特性,无几何特征,呈现在图像中时一般以点分布,且由于成像系统本身缘故,红外图像中存在大量噪声——时空随机噪声,1 f噪声,传感器产生的非均匀噪声,放大电路产生的KT/C噪声等,这些噪声均对红外弱小目标检测产生重大影响。为了解决红外弱小目标图像中产生的时空随机噪声及其他噪声问题,需要对红外弱小目标进行预处理,预处理的目的是抑制背景信号,增强目标信号;在预处理算法的基础上对红外弱小目标进行开展实时的检测与追踪研究。本文主要按照先预处理,再进行检测追踪的步骤来实现以上提到的目标:首先,根据红外弱小目标图像中目标无纹理性,且其灰度特征与背景中灰度特征差异明显的特点,在背景抑制的原理上,建立红外弱小目标的预处理方法——对含有弱小目标的图像先进行形态学滤波处理,针对白顶帽变换无法处理目标区域的各向异性的特性,利用边缘检测中偏微分算法的扩散方程,对图像局部区域的中心像素八邻域内的各向异性算子及边缘停止函数进行计算,进而实现了局部区域内中心像素的各向异性计算,在预处理后,目标周围的信噪比较原图像提升4-6倍。接着,在背景抑制预处理算法的基础上,针对LCM算法处理后出现明显块效应,以及LIG算法只包含目标灰度高于背景灰度的情况,提出一种提取预处理后图像的局部熵图（Local Entropy Map）,局部灰度梯度图（Local Gradient Map）以及局部强度图（Local Intensity Map）,并将各特征算子融合起来的改进的人类视觉算法,以双阈值分割的技术获得实验结果,算法处理每帧图像的时间为0.9540秒,且准确率相较于LIG算法有所提升。