随着红外成像技术与数字图像处理技术的发展,红外目标检测技术开始广泛应用于制导、跟踪、自动控制、人工智能等诸多领域。但由于目标所处场景的复杂性和目标信息量的缺乏,使得红外目标检测技术是一个复杂的过程。本文针对同一视场中存在多个目标、且目标尺度不定的情况,提出了基于形态学滤波预处理和多帧管道累积的红外弱小目标检测算法、基于目标边缘分割与双窗分割的近距红外目标检测算法,并最终在此基础上提出了针对多尺度、多目标的检测算法。弱小红外目标检测有两个关键,第一是背景抑制与目标增强,第二是阈值分割。针对第一个关键,我们分析了常用的均值滤波、一维形态学滤波与二维形态学滤波,并得出结论,我们采用的二维形态学滤波算法能够较好的抑制背景突出目标。针对第二个关键,我们分析了传统的针对高斯分布背景的阈值化方法,并根据形态学滤波后背景的分布情况,提出了合适的阈值确定方法。根据近距红外目标存在灰度较高、边缘强烈等特点,我们提出了根据亮度、边缘特征先初步分割,再根据初步分割的结果精确分割得到检测结果的算法。试验证明,该算法能够精确的检测出视场中的近距红外目标。