红外探测系统相比于传统的雷达探测系统,不易受到电子干扰,同时具有体积小、对低空目标的探测性能较好的特点;与可见光探测系统相比,在烟、雾以及夜视等场景下的工作性能稳定。红外目标检测技术是红外探测系统中最为核心的技术之一。在远距离检测场景下,目标成像尺寸过小,没有明显的形状、纹理、颜色等特征信息,加之复杂背景的干扰,导致红外小目标检测较为困难。本文从提高目标检测结果中的背景抑制效果和降低虚警率的角度出发,对红外小目标背景抑制与检测方法进行研究。主要研究的内容概括如下。1.为改善传统局部对比度检测算法在复杂背景条件下对高亮度点噪声以及高亮背景边缘的抑制效果,提出一种基于最大中值滤波与局部对比度增强的联合小目标检测算法。首先通过最大中值滤波抑制背景以及高亮背景边缘,采用中值滤波对余留的高亮度点噪声进行平滑处理。为提高平滑滤波后弱小目标的亮度值,采用改进的含有抑制加权因子的局部对比度算子增强目标,同时进一步抑制滤波结果中残留的背景杂波。实验结果表明,相比于现有的单帧红外小目标检测算法,本文提出的算法具有更好的背景抑制效果,同时极大地提高了目标的信杂比。2.针对单帧红外小目标检测算法在低信噪比条件下虚警率较高的问题,提出一种时空域相对局部对比度的小目标检测算法。空间域采用相对局部对比度算法进行复杂背景的抑制;时间域利用局部差分抑制图像中变化较为平稳的背景区域,同时增强运动目标。在此基础上,将空域检测结果与时域检测结果进行乘积融合,突显目标的同时,抵消了空域单帧检测结果中残存的背景杂波,从而有效地改善了检测算法的整体性能。通过数据集的仿真验证,与现有的时空域相融合的红外小目标检测算法相比,本文提出的算法具有较高的检测精度和更低的虚警率。