近年来，伴随着计算机和数字图像处理技术的快速发展，红外成像技术广泛应用于各种民用和军用领域。由于红外图像中存在的大量背景杂波和噪声增加了对小目标检测的难度，因此研究低信噪比图像中特定小目标的实时检测算法，具有重要意义。本文从红外图像处理方法的角度，分两个主要方面，对复杂背景下红外特定目标的处理问题进行分析和研究。红外图像预处理方面。由于原始图像往往包含各种不同噪声，如何利用红外图像的成像特性，有效地滤除由于图像成像本身和其它外因所带来的噪声是本文研究的一个重要方面。首先对空域和频域滤波方法进行了讨论，并将结果进行了比较和分析，然后提出了一种改进的自适应高斯滤波器。该方法针对传统高斯滤波存在的边缘模糊等问题，设计了一种方向和尺度自适应的高斯滤波器。滤波器的方向和尺度由局部梯度和局部方差来确定。实验结果证明，该方法在有效滤除噪声的同时保护了图像的细节信息。红外目标检测方面。对检测前跟踪和跟踪前检测两大类算法进行了分析。在此基础上，提出了一种基于图像局部熵的红外目标检测方法，该方法融合图像的局部方差信息实现对红外目标的检测。经过实验分析和比较，证明该方法与以往方法相比，具有更加准确的检测率和较低的虚警率。