海面目标快速搜寻技术是我国应对海上突发事件的关键技术,由于红外成像技术具备在复杂环境条件下进行成像的能力,近年来,基于海面红外成像的目标检测技术已成为我国在海面目标快速搜寻领域的研究热点。本文在充分调研国内外研究现状的基础上,深入研究海面红外图像目标红外检测算法,提出了一套具备复杂海况适应性的海面红外图像目标检测方法。该方法中包含了针对常见海上环境、浓雾海上环境和强逆光海上环境的海面红外图像目标检测算法。针对常见海上环境,本文提出了一种基于“预处理+单帧检测+多帧判决”的目标检测体系。该体系中首先利用基于局部峰值奇异性分析的图像预处理算法对原始海面图像进行背景抑制和目标增强,然后,借助由基于小波变换的单帧检测算法、基于视觉注意力模型的单帧检测算法和基于灰度直方图变换的单帧检测算法构成的目标单帧检测算法方法,从增强后的海面红外图像中提取疑似目标。最后,本文提出了一种抗帧间抖动的管道滤波算法对各疑似目标进行判决,该判决算法在利用帧间块匹配抵抗序列帧间抖动的同时,利用目标帧间轨迹的连续性实现准确的目标判决。针对浓雾海上环境,本文提出了一种基于亮度区域划分的目标检测机制。其基本原理是首先借助全局二值化操作对图像亮度区域进行分割,然后对各亮度区域分别应用单帧目标检测方法提取疑似目标,再将疑似目标合并后输入抗抖动管道滤波算法进行目标判决。对于强逆光海上环境,本文提出了一种基于时空显著性图的目标检测算法,该算法在充分利用目标的空间显著性和时间显著性的基础上,实现了对目标和强烈背景杂波干扰的有效分割。本文研究过程中,分别在不同天气条件下开展了陆上定点和航空海面图像序列拍摄实验,并利用实际拍摄的28组海面图像序列(共计36424帧图像)对算法进行验证。实验结果表明,本文提出的算法体系具备复杂海况下对不同海面目标进行准确检测的能力。