随着我国对海洋资源的日益重视,导致了海上活动的日益增加,致使海上发生突发事件的概率与日俱增。红外成像凭借着穿透能力强、环境适用范围广等优势在海面监控领域具有广泛应用,而海天线检测是海天红外图像中目标检测、定位、跟踪前的关键步骤,目前现有的研究大多数都在解决提高检测精度问题和针对不同场景的问题,忽略了实际工程上的适用性,因此在保证海天线检测精度的同时减小处理时间是本文研究的重点问题。本文首先介绍了国内外现存的几类海天线检测算法,并总结了现有算法的优缺点。然后通过对海天场景红外图像的灰度分布直方图特性、灰度分布特性、行均值特性、列均值特性、梯度幅值特性和梯度方向特性的分析,发现了海天区域及海天线上的像素分布特点,为之后本文提出的红外海天线检测算法思路提供可行性论证。根据海天场景红外图像的海天线具有直线特征的特点,本文对比了两种典型的直线检测算法——Hough变换直线检测算法和LSD直线检测算法在海天场景红外图像下的检测结果。通过对结果的对比分析,最终本文采用LSD直线检测算法进行直线提取。但是由于LSD直线检测算法初始设定的梯度阈值对于海天边界对比度低的场景会产生严重的直线漏检情况,进而本文对这一梯度阈值进行了调整,将原始的固定阈值调整为具有一定自适应性质的可变阈值,以适应海天边界对比度低的红外图像的直线检测。本文算法的主要目的是平衡海天线检测的实时性和精度,使算法能够在真实的场景中实际应用。在实时性方面,利用海天区域提取、边缘像素标记和图像分割三个步骤通过减少所需处理的像素个数、降低数据处理量来提高检测速度。在精度方面,主要利用海天直线和干扰直线的梯度方向标准差的差异性对二者进行筛选,实现对海天直线的有效保留。为了验证本文算法的有效性,首先介绍了用于实验的图像数据来源,然后展示了本文提出的海天区域提取算法的提取结果,接下来讲述了本文对干扰直线过滤过程中的梯度方向标准差阈值的确定思路,最后利用4000张不同海天场景的红外图像,将现有的算法同本文算法进行对比实验,实验结果证明本文算法在精度和时耗方面均优于目前现有的算法。