红外告警系统是光电对抗中的重要组成部分,在现代战争中起着非常重要的作用。而红外目标检测作为红外告警系统中的一项重要技术,其算法性能将直接决定着红外告警系统的预警距离和检测概率,因此,红外目标检测算法在红外告警系统中占据着举足轻重的地位。红外成像图像的质量会直接影响后续的目标检测算法性能,因此本文首先对图像质量评价指标进行了阐述,而后设计完成了红外图像质量分析软件。在此基础上有针对性地研究了红外图像预处理中的盲元检测和补偿算法。针对单帧图像目标检测中阈值难以确定的问题,提出了基于粒子群优化的先检测后跟踪算法。该算法采用固定权值滤波器对图像进行背景预测,用粒子群优化算法找到原图和预测背景的残差图像的最佳阈值,并对残差图像进行阈值分割,得到目标位置。本文对该算法进行了仿真实验,通过对实验结果进行定量和定性分析验证了其有效性。在保证系统实时性和检测概率的基础上,本文针对序列图像中运动小目标检测,研究了一种红外多目标实时检测算法。算法首先采用梯度滤波法对图像进行预处理；然后对结果图像进行阈值分割,得到候选目标位置；最后对序列图像中的候选目标进行数据关联,确定真实目标。本文将该算法在硬件系统上进行了实现与实验,通过对实验结果进行定量和定性分析验证了其可行性和有效性。