随着制空权在现代战争中地位的提高,监视告警和制导技术的发展受到了各国军工部门的普遍重视。由于早期雷达监视告警系统的局限性,一种基于红外热成像原理,结合光电传感、控制、图像处理技术,具有被动接收,可昼夜工作,抗干扰能力强等优点的红外监视告警系统得到了广泛应用。为提供充足的反应时间,要求尽早的发现和确认目标,因此,弱小目标的检测与跟踪,就成为了红外监视告警系统的核心技术问题。本文讨论天空背景下红外弱小目标的检测与跟踪问题。首先针对云背景特点,提出了一种基于复杂度圆形模板的弱小目标检测方法。介绍了信息熵描述图像复杂度的原理；利用方差加权信息熵对大面积的云中区域进行抑制；提出了一种复杂度圆形模板,极大的增强了对云边缘的抑制效果,最终实现对目标的检测。其次针对弱小目标成像特点,提出了一种基于多特征融合的弱小目标检测方法。介绍了特征融合方法原理以及常用于融合的目标特征；使用局部灰度均值对比度、局部平均梯度强度、局部离散性等三种特征因子对目标进行描述；通过特征组合的方法对上述特征进行融合,使得目标的特征得到更好的表达,能够从云背景图像中更好的突出目标。然后基于全局滤波思想,提出了一种基于奇异值分解的弱小目标检测方法。介绍了奇异值分解理论和实现方法；分别讨论了目标和背景的奇异值特性,据此提出了一种有效奇异值的选择方法用于指导图像重构,得到最大程度抑制了背景和噪声之后的目标信息。最后提出了一种管道滤波与波门跟踪相结合的弱小目标跟踪方法。介绍了管道滤波原理,使用该方法对疑似目标进行轨迹判定,剔除虚警；通过波门跟踪的方法,摒除波门外的无关信息和噪声,对目标进行跟踪；二者联合作用,提高对目标短暂消失的情况下跟踪的有效性。