背景预测是红外弱小目标检测中常用的一种方法,它利用背景像素点之间的相关性对图像进行预测。但当红外图像的背景十分复杂、有着大量的杂波和噪声时,常用的背景预测方法不能精确地预测红外图像的背景,得到的残留图像包含大量的杂波和噪声,很容易造成目标泄露和高虚警概率。针对这一问题,本文提出了基于多结构元素形态学滤波和双边核回归的背景预测方法。首先,用形态学滤波对包含弱小目标的红外图像进行预处理,可以有效地对图像中的杂波进行抑制,得到初步的候选目标。然后只对原图像中的部分像素(上一步得到的候选目标)进行双边核回归操作,得到更加精确的背景模板。本文对大量低信噪比的红外图像进行了实验,结果表明,相对于传统方法,该方法具有很高的检测概率和较低的虚警概率,并能节省运行时间,是一种有效的检测红外图像中弱小目标的方法。