处理低信噪比红外图像序列中运动小目标检测问题的一般方法是：首先通过图像的预处理，尽可能的去除图像中的背景和噪声，以提高图像的信噪比，为之后的检测过程提供高信噪比的图像信号；然后，对单帧图像进行目标检测，得到单帧检测结果。一般单帧检测结果中除了含有目标像素点之外，还有噪声像素点。为了进一步确认真正的目标像素点，还要利用目标的运动信息，对每单帧图像中检测到的像素点在时间上进行关联，以排除虚假目标点，得到真实目标点的运动轨迹。这样，经过对多帧图像处理之后就可以检测出运动小目标。整个过程中，对低信噪比红外图像的预处理是非常重要的一个环节。本文在采用数学形态学滤波方法去除红外图像的背景后，深入分析了红外图像中噪声的统计分布特征，利用得到的分析结果对去背景后的红外图像进行归一化处理。然后，进一步根据实际红外光学系统的成像特性，用椭圆抛物面来拟合去背景后红外图像中的小目标。处理结果表明，该预处理方法可以显著提高图像的信噪比，使后来的检测环节中，用相对简单的方法就可以检测出真正的目标点。由于投影检测算法具有运算量较小，容易实时实现的优点，本文还对投影检测算法进行了改进，提高了该算法对低速运动目标的检测性能。另外，对本论文中的检测算法进行了大量的计算机仿真验证，为其有效性提供了支持。