红外成像末制导信息处理机是红外制导武器系统中的核心组成部分，肩负着从复杂红外背景中检测、识别目标的重要任务。本文结合“863计划”某重大项目的研制需求，针对目前复杂背景下红外目标检测、跟踪技术中存在的不足，分别从复杂背景下的红外弱小目标检测技术、复杂背景下的红外面目标检测技术以及复杂背景下的红外目标精确跟踪技术这三个方面入手并展开相关研究，其中具体研究内容包括：针对基于时域滤波的背景抑制算法要求探测器稳定，基于变换域的背景抑制算法计算量大，而基于空域滤波的背景抑制方法未能有效结合背景预测能力和小目标增强能力的问题，提出一种基于双滤波器融合的复杂红外背景抑制算法，算法首先计算核值相似程度，然后根据像素的核值相似程度融合了两种不同空域滤波器的背景预测结果。实验结果表明，本文提出的算法在准确预测背景的同时有效的增强了小目标的能量，为目标检测提供了良好的基础。基于阈值的红外目标分割方法因实现简单、计算量小具有较高稳定性等特点得到了广泛的应用。但已有基于阈值的方法往往假设已知目标和背景能量强度关系，限制了其对于双极性红外目标的分割能力。针对这一问题，提出一种红外海面背景下自适应双极性舰船目标分割算法，算法首先对图像进行多尺度标准差-熵变换，摆脱对“已知背景和目标能量关系”假设的依赖，然后通过一种新的最大二维熵分割和精分割提取双极性舰船目标。实验结果表明，本文能够有效分割出复杂海面背景下的双极性红外舰船目标。获得较高检测概率的同时会引入较高的虚警率，当虚警率较高时如何快速有效检测出目标轨迹、保证信息处理实时性是末制导信息处理系统面临的难题。针对这一问题，提出一种基于快速连通域特征提取与两级轨迹关联的目标检测算法。首先针对目标区域快速特征提取问题，面对不同的区域特征提取需求，分别提出了一种基于硬件加速的快速连通域标记算法和一次扫描快速连通域特征提取算法。两种算法具有良好的并行和流水结构，适合以硬件加速的方式实现。实验结果表明，本文提出的算法能够在末制导信息处理平台上实时完成连通域标记和特征提取。针对虚警点较多情况下轨迹关联算法效率下降严重的问题，提出了一种基于两级轨迹关联的目标检测算法，算法首先在相邻帧间进行短时轨迹关联，然后以短时轨迹为基础建立新的轨迹结构并结合长时轨迹关联算法完成目标的检测。理论分析和实验结果表明本文提出的算法能够有效的减少无效轨迹的产生，提高了目标检测算法的效率。当目标距离近且可能存在机动和探测器运动的情况下，难以对成像目标精确建模，基于模型预测滤波、关联的跟踪算法无法有效的预测目标轨迹。针对这一问题，提出一种基于滑动窗口核岭回归的轨迹预测算法，通过向高维核特征空间的转换，将非线性运动轨迹预测问题转化为线性预测问题，实验结果表明算法具有较好的运动轨迹预测能力。针对复杂红外背景干扰严重情况下，基于Mean-Shift的跟踪算法难以对目标进行准确定位的问题,本文提出了一种改进的多特征融合Mean-Shift算法对目标进行精确跟踪，通过局部分割再定位、目标模板尺寸的自适应调整以及目标模型的选择性更新实现了复杂红外背景下的目标稳定跟踪和准确定位。通过结合基于滑动窗口核岭回归的轨迹预测算法和改进的多特征融合Mean-Shift算法，得到一种完善的预测+匹配关联跟踪算法，该跟踪算法具有稳定的性能和更高的执行效率。