红外成像技术是依靠被动接收景物的红外辐射来工作的,它具有抗干扰性好、易于隐蔽、可昼夜工作等优点,基于红外探测的各类武器系统已成为世界各国重点研究和发展的项目之一。对于实际的武器系统而言,如何充分发挥红外目标检测技术的优势,提高目标的检测能力,尽早获取来袭目标的相关信息对于提高武器系统的性能具有重要的意义。当成像系统离目标较远时,目标在红外图像中表现为点目标,并且图像信噪比低,目标淹没在背景和噪声中,没有距离信息,此时无法利用形状、大小、纹理等特征来识别目标。因此,开展复杂背景下红外目标的检测和跟踪是一项富有挑战性的课题,对其深入研究有着重要的理论意义和实用价值。本文首先综述了红外目标的相关特征,接着并比较了现有的几种典型红外小目标检测方法,研究了传统红外小目标检测过程中的预处理方法,最后在形态学理论的基础上,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测识别算法。实验表明,该算法能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统的实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。