随着图像处理技术的快速发展,红外目标检测技术在许多领域的应用也越来越广泛,实现云背景下红外弱小目标的背景抑制逐渐成为国内外的研究热点,基于红外弱小目标特点,加之云层及噪声的干扰,目标很容易融合在云背景图像中,这对于云背景下红外弱小目标的背景抑制带来了很大的困难与挑战。基于此,本论文主要做了以下几方面工作:1.首先研究了云背景下红外图像的特点,主要针对图像中云背景特点,噪声产生来源以及红外弱小目标的特点进行了分析,通过研究红外图像的各个组成部分的特征,指出了影响红外弱小目标背景抑制效果的因素,为云背景红外图像的背景抑制提供坚实理论支持。2.其次对比分析了目前常用的三种背景抑制的方法,它们分别为中值滤波,形态学滤波,小波变换。并针对其中比较活跃的脉冲中值滤波,多结构形态学滤波以及小波阈值变换对两幅处于不同云层位置的红外图像进行详细的分析讨论。3.最后在小波阈值变换方面针对传统的小波阈值图像背景抑制法的不足对其阈值函数和小波基进行了改进,提出一种改进后的小波阈值变换算法,可以尽可能保留目标信息同时能够有效地抑制噪声,得到具有高信噪比的目标。在MATLAB软件上仿真结果指出三种算法的背景抑制能力,验证了本文所提出的改进后小波阈值算法的可行性与优越性。