海面红外小目标检测对维护国家主权、保障海洋权益、推动强国建设具有重大科学研究和现实应用意义。但海面背景复杂,通常有海天线、海岛、鱼鳞光等大量动静态背景杂波,给目标检测带来极大困难。单帧检测中,仅根据图像灰度、梯度等底层特征的检测方法难以有效地抑制背景杂波,尤其是与目标具有类似底层特性的动态杂波;多帧检测中,由于海面红外图像序列中存在无法避免的帧间抖动,造成基于传统的管道滤波方式精度低、鲁棒性差。针对以上问题,本文对海面红外图像特性进行了详细分析,并根据分析结果分别设计出海面场景下红外小目标的单帧、多帧检测算法。海面红外小目标单帧检测算法根据目标与背景杂波的结构特性差异实现目标检测,可以抑制大量静态背景以及部分动态杂波。算法首先设计了一种相似性度量方式CLSM,再根据该度量方式搜索到邻域内最相似的图像块并对当前被估计像素进行加权滤波,可以有效利用结构特性差异实现静态背景估计;然后同样使用CLSM度量图像局部图像块与邻域压缩轮廓特征之间的相似性,抑制互相相似的结构,实现动态杂波抑制;最后实现目标检测。大量实验结果表明,该算法能够对多种场景中的动静态背景杂波进行抑制,同时保留目标特性,能有效提高检测率,降低虚警率,但动态杂波无法被完全去除。海面红外小目标多帧检测算法在单帧检测的基础上,根据目标与动态杂波的行为特性差异实现目标检测,可以进一步抑制结构特性类似的动态杂波以减少虚警。算法首先设计了一种兼容上文相似性度量方式CLSM且能扩大感受野的网格线结构,并根据海天线粗调策略以及网格线精调策略对帧间抖动进行补偿;然后利用目标与动态杂波的时域行为特性,根据多个单帧检测结果累积生成时空联合显著性图;最后直接从显著图中提取出目标。大量实验结果表明,该算法在多种场景下均能有效检测出目标,相比于单帧检测能够进一步地抑制动态杂波,降低虚警率,但其实时性有待提升。