红外图像中的小目标检测一直以来都是一个热点问题，其中的小目标具有信噪比低、杂波干扰强、缺乏结构纹理信息等特点。本文所涉及红外图像为海空背景，小目标表现在红外图像中为一个孤立的亮斑，强度相对于背景较弱，并且在相邻的图像序列之间的运动速度快于背景，是图像中的高频部分，噪声互不相关，也是图像中的高频部分。针对以上特点，本文首先设计了一种在低信噪比的红外图像中检测小目标的方法，它用一种基于高斯内核的自适应滤波器进行背景抑制，在其输出的具有较高信噪比的图像的基础上再进行目标分割与检测。然后，将这种算法应用于小波变换后的小波系数子图中，再进行小波重构，在重构的图像中进行目标分割与检测。目标分割是根据残差图像的信噪比，自适应的设定分割门限，分割红外图像中存在的可疑目标。实验表明，这两种方法与其他方法相比，如均值滤波发和中值滤波法，处理后的图像具有明显的信噪比优势，同时，易于工程实现，也能够满足实时性的要求，这种方法是有效的，且性能良好。