随着计算机和数字图像处理技术的飞速发展,红外目标检测技术开始广泛应用于天文观测、遥感、跟踪、制导等诸多邻域。但由于红外弱小目标具有距离远、成像面积小、形状特征微弱、细节特征缺失、信噪比低等特点,因此红外弱小目标检测技术一直都是红外制导系统中的关键技术难题。由于红外弱小目标有着这样一些特点,因此,对于红外目标检测理论和方法的研究,方向都集中在提高信噪比、检测算法的探测概率、适用范围、运算效率、可靠性等方面。对红外弱小目标检测方法的研究依然是一个很具有挑战性的课题。本文通过对图像预处理、阈值分割等常用算法的系统分析,总结出了各自的优点和缺点,并且针对红外图像中弱小目标信噪比低、易受到背景杂波干扰的特点,提出了一套红外弱小目标的检测方案。这套方案主要包括以下几类方法:首先提出了一种将不同种类噪声点以及背景点分类的方法,从而最大程度的减少了由于采用滤波算法不当从而对图像细节造成的破坏;接下来提出并采用基于灰度域和空间域的模糊加权均值滤波方法,对受到高斯噪声的像素点进行滤波处理;然后提出了改进的RAMF算法,对受到脉冲噪声的像素点进行滤波;最后利用二维直方图最大类间方差法对图像进行阈值分割,从中提取出弱小目标,并且针对此方法运算量过大的缺点,进行了改进,显著降低了计算的时间复杂度和空间复杂度,使之更加适于实时运算。最后,在VC6的平台下,编程实现了该目标检测算法。实验结果表明,本文所提出的红外弱小目标检测方法步骤合理,算法切实可行,检测速度快,适合于实时应用,且检测率高。