近年来,随着计算机和数字图像处理技术的飞速发展,红外技术开始广泛应用于制导、跟踪、自动控制、人工智能等诸多领域。由于红外弱小目标具有距离远、面积小、形状特征弱、细节特征部分丧失、信噪比低等特点,对红外图像的预处理、弱小目标的检测技术更是重点和难点。如何充分发挥红外图像预处理和目标检测技术的优势,尽可能提高目标的检测距离,在红外制导方面具有重要意义。本文从三个主要的方面来讨论复杂背景下红外小目标的处理问题。首先是从红外图像的预处理部分着手。因为原始图像往往会有不同的噪声存在,如何利用红外图像的成像特性,有效地去除由于图像成像本身和其它外因所带来的噪声是我们研究的重点;在这部分,我们分别从差分法、门限法、空域滤波等各方面的方法进行讨论,除了对已有的算法进行了研究之外,我们还提出了一些新的思想,最后将各种方法的结果进行了对比和分析。在合适的预处理方法之后,我们讨论了红外小目标的检测方法。这里,我们利用红外小目标的直方图特性、小目标的能量、熵信息等来进行检测,并就各种检测算法进行了比较。最后,我们在前面的工作基础上对红外图像的分割方法进行了深入地研究。主要侧重于基于边缘的分割方法和基于区域增长的分割方法,同时提出了新的红外图像分割方法。