视频图像序列中微弱目标的检测与跟踪技术有着极其重要的理论和实际意义,而图像背景杂波估计与抑制技术又是其中的不能缺少的一个重要环节。所以本文中重点研究含有微弱目标的图像序列的背景杂波估计与抑制技术。什么是微弱目标,微弱目标本身有什么特点,检测微弱目标存在的困难等等,这些都是需要解答的问题,所以在本文中对以上的这些问题一一作出了的回答,阐明了微弱目标的定义、特点,以及微弱目标与图像其它部分之间的相互联系。为后续研究微弱目标提供了定量的参考,具有重要的指导意义。由于微弱目标本身就很难以检测和识别,再加上图像背景杂波以及噪声的干扰,很容易将微弱目标掩盖掉,所以在进行目标检测之前需要进行背景杂波估计与抑制,事实证明这样的过程是必要、可行的。图像背景杂波估计与抑制是整个目标检测与跟踪系统中有着举足轻重的作用,也是本文重点讨论的方面。本文主要介绍背景杂波估计与抑制技术的两种不同的技术路线——频域上的背景杂波估计与抑制和空域上的背景杂波估计与抑制,并专门利用一章的篇幅针对于这个两种路线进行了详细的分析,并提出了衡量各种算法背景杂波估计与抑制性能的准则。采用泰勒公式将图像展开成零阶、一阶、二阶以及高阶的部分,并在此基础上提出了一种基于泰勒展开的空域背景杂波估计与抑制的新算法。为了衡量不同算法性能的优劣,进行了计算机的仿真试验,并对结果利用评价性能准则来衡量其性能,最后对于经过背景估计与抑制之后得到的结果做了独立性和正态性的检测。