红外小目标检测技术是红外预警系统的重要组成部分,但是在复杂背景下该项技术的应用依然面临着不少挑战,主要包括在地面强杂波或云层强杂波下,背景杂波难以抑制的问题,以及小目标运动过程中的交汇、分裂等问题。因此本文对该领域中的上述问题进行了深入研究,具体内容如下:基于红外成像过程推导小目标的像面分布模型,并通过拟合实验,验证模型的有效性。通过对背景杂波进行多尺度差分析,提出了一种基于梯度均值的背景杂波量化模型,通过和传统的统计方差模型比较,验证了该模型的有效性。基于上述实验分析,对小目标和背景杂波进行四个方向上的梯度对比,得到二者的分布差异。针对传统检测算法背景抑制能力不足的缺点,本文根据小目标与背景杂波在多个方向上梯度分布的差异,提出了一种基于局部导数和邻域极差的背景抑制算法。算法通过构造结构元,求取原始图像的局部导数图,然后利用邻域极差来表征结构元中心点的极值,最后对极差图进行融合获得小目标显著图。实验结果表明,本文提出的算法背景抑制能力强,且在信杂比、背景抑制因子、ROC曲线等定量指标上,均有优异的表现。根据红外预警系统的实际需求,本文研究了运动红外小目标的检测问题,提出了基于多特征匹配和航迹关联的小目标检测算法。首先,算法利用红外小目标的多个特征对航迹和疑似目标进行匹配,通过航迹更新机制完成航迹的生成、更新、删除等操作;然后根据航迹判决获得真实目标信息;最后使用多组图像序列对算法进行仿真实验。实验结果表明,算法能够通过调整阈值控制计算量,同时能够解决目标运动过程中因交汇、分裂导致目标检测失败的问题,并能将检测精度控制在一个像素以内。