小目标检测作为红外信号和信息处理领域的重要研究方向之一，是目前国内外许多学者正在研究的热点。小目标检测，尤其是低信噪比小目标检测，由于其目标缺乏几何形状和纹理结构等特征，可供检测／识别系统利用的信息很少，目前仍有许多问题尚未解决。红外图像预处理技术是红外小目标检测技术的关键，预处理效果的好坏直接影响到后续处理算法的复杂程度以及系统的可靠性。为了提高海空背景条件下小目标的检测率，降低虚警率，本文主要研究了包括海空背景分割技术、基于空域匹配滤波的背景抑制和小目标检测技术在内的红外图像预处理和小目标检测技术。 本文首先介绍了研究图像预处理和小目标检测技术的重要性和必要性，并针对目前主流的红外小目标图像预处理技术进行了深入的分析和对比。 其次，研究了海空背景红外小目标图像的背景分割技术，提出了四种海空背景分割算法。利用海空背景红外小目标图像统计直方图往往呈现“双峰一谷”型式这个特点，提出了基于统计直方图的海空背景分割算法；在分析海空背景图像海背景和天空背景灰度分布差异的基础上，提出了基于行均值的海空背景分割算法；利用海天线附近的梯度信息，提出了基于梯度强度均值的海空背景分割算法；以海天线作为海空背景的分割线，提出了基于海天线的海空背景分割算法。通过实验测试上述四种算法，表明这四种算法都具有较好的性能。 基于海空背景分割技术的研究，进一步研究了基于空域匹配滤波的背景抑制和小目标检测技术。通过对去除了海背景的天空背景部分进行空域匹配滤波，获得了较好的实验效果。 最后，对全文的工作和取得的成果进行了总结。